matlabのsvmclassifyをpythonで実装

Question

matlabのプログラムをpythonへ書き換えています。
matlabにおいてmat形式で保存されたモデルをロードし、svmclassify関数で分類を行っているのですが、pythonにおけるsvmで同様にmatファイル形式のモデルを利用して分類を行うことは可能でしょうか。

Answer 1

既に削除されているsvmclassify関数でしたがsvmclassify.mで調べたところ以下のページにコードが出ていましたので、それをpythonに書き換えることで解決しました。
https://www.mathworks.com/matlabcentral/mlc-downloads/downloads/submissions/62061/versions/1/previews/msvm/svmclassify.m/index.html

Answer 2

「python mat 読み込み」で検索すると、下記のようにいくつか引っかかります。
ndarrayに変換できているようなので、そこまで行けば後は自由にPythonのSVM系モジュールが利用できます。
Pythonで.matファイルを読む

matlabがないのでscipyでデータ作成して読み込むという感じで試してみました。

import numpy as np
import scipy.io

# データ作成
data = np.arange(10)
scipy.io.savemat("test.mat", {'name':data})

# ここから読み込み
data = scipy.io.loadmat("test.mat")
print(data)
"""
{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: nt, Created on: Fri Jun 26 11:34:31 2020', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'name': array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])}
"""

print(data["name"]) # "name"にarrayが入っていることがわかったので、こうするとarrayがとれる
"""
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
"""

Comments

[mrhonen]

ありがとうございます。
matファイルをndarrayとして読み込みましたが、ndarrayの挙動がおかしいです。
aという変数に読み込んだとして、
print(a)では
[ 4 47 52 11 3 41 39 17 53 45 6 9 51 29 49 1 46 35 40 23 10 5 50 2
27 44 33 48 12 43]
となりますが、
print(a.shape) → ()
print(len(a)) → len() of unsized object
print(a.size) → 1
print(a.ndim) → 0
となり、インデックスで要素を指定すると、
print(a[0]) → too many indices for array
となってしまいます。

[jeanbiego]

type(a)として numpy.ndarrayと出ますか？

[jeanbiego]

回答欄にコード追加しました

[mrhonen]

追加ありがとうございます。
参考にいろいろ調べたところ、dtypeがobjectとなっていました。
https://stackoverflow.com/questions/49061066/array-stored-in-numpy-void-returns-no-shape-length
こちらの記事も参考にし、item()で無事配列を取得することができました。

Answer 3

名前からしてサポートベクターマシン (SVM) を使った分類器のことだと思うので、Python で SVM 分類をやるなら以下になるのではないでしょうか。

• sklearn.svm.LinearSVC
• sklearn.svm.SVC