如何计算支撑向量数(SVs)

申明：转载请注明出处。

支持向量机（SVM）是一个成熟的单分类器，常常用于对比实验中。往往需要统计支持向量数量来比较算法优劣，MATLAB有自带的SVM工具箱，用法如下：

 [train, test] = crossvalind('holdOut',groups);
 cp = classperf(groups);
 svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train));//训练
 classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:));//测试
 classperf(cp,classes,test);
 cp.CorrectRate

程序运行后，svmStruct中的数据如下图：

其中SupportVectors(SVs)就是总共的支撑向量数量，（训练样本数为408，dim为6400）。