私はSVMをオーディオデータdetに適用したいと思います。私は、音声信号からdifftrent機能をextarctingです。この行列の次元を減らした後、私はまだmatix形式で機能を取得しています。誰も私が行ベクトルの機能matixを変換する必要があります をformatingデータに関して私を助けることができますか？ 1つのフィーチャマトリックスの各行に同じラベルを割り当て、他のマトリックスの行に他のラベルを割り当てることはできますか？libsvmを使った気分分類
少し曖昧な質問ですが、あなたの問題を解決しようとしましょう。フィーチャの選択には、フィルタメソッド、ラッパーメソッドなどを使用できます。主に使用されるメソッドの1つが主成分分析です。あなたのフィーチャを選択したら、それらを直接クラシファイアに送ることができます。あなたのケースでは、私はあなたのトレーニングデータのより低い次元表現を得ていると思います（例えば、あなたがSVDを使用した場合）。この場合、SVM分類に使用できます。
フィーチャマトリックスにラベルを追加することはどういう意味ですか？フィーチャーではなく、トレーニングインスタンスにラベルを追加することができます。私はあなたがそれぞれのクラスラベルのための別々の行列について話していると思います。そうであれば、必要に応じて使うことができますが、モデル設計に依存します。