MATLAB - 管理された分類/セグメンテーション

Question

私は現在、PRtoolsで作業しています。 私は自分がしていることに非常に固執しています。

トレーニングデータセットから分類子に移行する方法について教えてもらえますか？ 私はトレーニングやテストデータを見てきたすべての例は、この場合には、同じデータセットから生成され、A、ランダムな：

A=datafile(2:end,1:end-1); 
labs=datafile(2:end,end); 
A=dataset(A,labs); 
A=setprior(A,[0.5 0.5]); 
[B,C] = gendat(A,0.2); 
W = pca(B,2); % compute PCA on training set only 
A2 = A*W;  % maps all data to 2D 
B2 = B*W;  % maps training set to 2D 
C2 = C*W;  % maps test set to 2D 
figure; gridsize(50); scatterd(A2,'legend'); 
V = B2*ldc; % compute classifier in 2D 
plotc(V);  % plot in 2D 
D = C2*V;  % classify 
testc(D);  % compute error 
confmat(D)  % compute confusion matrix 

しかし、私は、異なるテクスチャの私の訓練画像を持っています。フィーチャが計算されます。

train = dataset(double(glcm_features));  
train_label = setlabels(a, label(:,1)); 

が、私のテスト画像は、単一の画像上の2つの以上のテクスチャを組み合わせたものです：http://i.imgur.com/hLjPh.jpg

誰も私にそれを行うために、私は何をする必要があるかについて、いくつかの指針を与えることができますしてください？ 私は明らかにテストセットのラベルを持っていないので、私は固執しています、そして、それは私にラベルが期待されると言っているエラーを与えます...

助けてください。 ありがとうございます。

=======================更新

私が本当にやりたいことはある、の質感を分類するためのプログラムを取得する方法まず第一に複数のテクスチャ

Answer 1

を含む画像の中に私はあなたがやろうとしているのか理解していません。しかし、分類エラーを計算するには、あなたにgroundtruth/trueラベルを付ける必要があります。しかし、テストセットのラベルがないと言うので、エラーを計算することはできません。

しかし、通常行われるのは、トレーニングセットが2つのセットに分割され、トレーニングセットと検証セットと呼ばれることです。トレーニングセットでトレーニングし、真のラベルを持つ検証セットで分類エラーを計算します。

テストセットとトレインセットが同じディストリビューションから来ていると仮定すると、検証セットで計算されたエラーをテストセットで予想されるエラーに一般化できます。