[Algorytmy]SVM 3D dla 4 wektorów nośnych

[nevergiveup]

Witam,

potrzebuję pomocy przy obliczeniu hiperpłaszczyzny klasyfikującej do dwóch kategorii dowolny zbiór danych 3-wymiarowych za pomocą 4 wektorów nośnych. Udało mi się rozwiązać SVM dla zbioru danych 2 wymiarowych i 3 wektorów nośnych do czego użyłem 3 równań liniowych wyrażających się wzorem
\(\displaystyle{ y_{i}(a^{t} \times c + a_{0}) = 1}\). Następnie próbowałem rozwiązać problem 3 wymiarowy, dodając jedno równanie liniowe i powiększając macierz transponowaną \(\displaystyle{ a^{t}}\) o kolejną cechę, ale wynik wyszedł nieprawidłowy. Proszę o pomoc w obliczeniu.

Pozdrawiam