libsvm-mat(林智仁版)安装方法

来源：互联网发布：分布式数据库系统编辑：程序博客网时间：2024/06/04 23:21

安装libsvm-mat(林智仁版)方法

安装libsvm-mat是在MATLAB平台下使用libsvm的前提，如果没有安装好也就无法使用，在MATLAB平台下安装libsvm-mat一般有以下几个大步骤：

step1:打开电脑，囧~然后将libsvm-mat下载下来，下载地址如下：
Libsvm-mat林智仁先生的原始版本下载
libsvm-mat-2.91-1.zip
http://www.matlabsky.com/thread-9328-1-1.html
【说明：最新的版本为libsvm-mat-3.0-1.zip大家可以在这里下载http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/最新版本的改动是将SVM的model structure移动到了svm.h里面，对于常规用户没有影响基本和以前的都一样，只是方便一些高级用户自己进行底层代码的修改】

Libsvm-mat faruto版本下载
libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]
http://www.matlabsky.com/thread-9327-1-1.html

GUI版本下载【基于libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]】
[原创]SVM_GUI_2.0[mcode][by_faruto]
http://www.matlabsky.com/forum-v... -fromuid-18677.html

step2:将libsvm-mat所在工具箱添加到matlab工作搜索目录,具体操作如下：

1. 将libsvm-mat所在文件夹目录添加到MATLAB工作搜索目录(File ——》 Set Path…——》 Add withSubfolders...)

这第一步很重要，如果没有将libsvm-mat所在文件夹目录正确的添加到MATLAB工作搜索目录，使用的时候就会出现??? Undefined function or variable 'XXX'.等等报错。

首先明晰一下MATLAB工作搜索目录（路径）和当前目录（路径）这两个概念：

当前目录[Current Folder]是指MATLAB当前所在的路径，MATLAB菜单栏下面有一个Current Folder可以在这里进行当前所在目录的更改。

工作搜索目录（路径）是指当你使用某一个函数的时候，MATLAB可以进行搜索该函数的所有的目录集合。

2.选择之前存放libsvm-mat的文件夹，然后点击保存(save)就可以了。

step3:选择编译器(mex -setup)

推荐使用Microsoft Visual C++ 6.0编译器或者更高版本的visual studio，一般MATLAB会自带一个编译器Lcc-win32 C 但这个在这里无法使用！为啥呢？因为libsvm源代码使用c++写的，而Lcc-win32 C是一个c编译器，无法编译c++源代码！

下面具体说说如何选择编译器。

首先在MATLAB命令窗【Commond Window】中输入：

1. mex -setup

Remark :注意 mex后面要打一个空格然后是-setup。千万别忘记打一个空格，发现好多朋友在mex和-setup之间没有打空格！！

结果如下：

1. Pleasechoose your compiler for building external interface (MEX) files:

3. Would you likemex to locate installed compilers [y]/n?

解释：这里问你是否locate本机安装的编译器，正规的选择y然后指定编译器即可，我们先来看一下选择y（选择n在后面说），好下面我们选择y。

根据你本机安装的编译器，会出现类似如下内容：

1. Pleasechoose your compiler for building external interface (MEX) files:

3. Would youlike mex to locate installed compilers [y]/n?y

4. Select acompiler:

5. [1]Lcc-win32 C 2.4.1 in D:\MATLAB~1\sys\lcc

6. [2]Microsoft Visual C++ 6.0 in D:\Microsoft Visual Studio

8. [0] None

10. Compiler:

然后你选择相应的编译器并确认即可：

1. Compiler:2

3. Pleaseverify your choices:

5. Compiler:Microsoft Visual C++ 6.0

6. Location:D:\Microsoft Visual Studio

8. Are thesecorrect [y]/n?y

10. Trying toupdate options file: C:\Users\faruto\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2009b\mexopts.bat

11. Fromtemplate: D:\MATLAB~1\bin\win32\mexopts\msvc60opts.bat

12.

13. Done . . .

PS：matlab支持的编译器列表在这里查看：

http://www.mathworks.com/support/compilers/current_release/

这样就表示编译器选择成功了（此步骤中可能会出现warning警告是正常现象，不用管的说~）。

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如果你输入 mex –setup后在

1. Pleasechoose your compiler for building external interface (MEX) files:

3. Would youlike mex to locate installed compilers [y]/n?

复制代码

这一步选择y后，可选择的编译器里面有没你已经安装的编译器，表示MATLAB可能没有识别记录你安装的编译器的名字和目录（有时候会发生这种情况），此时你应该重新输入 mex –setup后选择n手动进行编译器的设置：

1. mex -setup

2. Pleasechoose your compiler for building external interface (MEX) files:

4. Would youlike mex to locate installed compilers [y]/n? n

6. Select acompiler:

7. [1] IntelC++ 9.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 SP1 linker)

8. [2] IntelVisual Fortran 10.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 SP1 linker)

9. [3]Lcc-win32 C 2.4.1

10. [4]Microsoft Visual C++ 6.0

11. [5]Microsoft Visual C++ .NET 2003

12. [6]Microsoft Visual C++ 2005 SP1

13. [7]Microsoft Visual C++ 2008 Express

14. [8]Microsoft Visual C++ 2008 SP1

15. [9] OpenWATCOM C++

16.

17. [0] None

18.

19. Compiler: 4%选择的这个编译器一定是你本机安装了的，否则选择了也没有用

20.

21. Your machinehas a Microsoft Visual C++ compiler located at

22. D:\MicrosoftVisual Studio. Do you want to use this compiler [y]/n?

这样的话就可以手动选择你想要的编译器了，在

1. Your machinehas a Microsoft Visual C++ compiler located at

2. D:\MicrosoftVisual Studio. Do you want to use this compiler [y]/n?

这个确认步骤，如果你的编译器的确是安装在MATLAB给出的这个目录（我这里是D:\MicrosoftVisual Studio）那么选择y确认即可，如果不是说明MATLAB没有识别出安装的地方，选择n手动指定目录即可，比如选择n后的结果如下：

1. Compiler: 4

3. Your machinehas a Microsoft Visual C++ compiler located at

4. D:\MicrosoftVisual Studio. Do you want to use this compiler [y]/n? n

5. Please enterthe location of your compiler: [C:\Program Files\Microsoft Visual Studio]

此时输入你安装的编译器的完整目录即可比如：D:\Microsoft Visual Studio

这样编译器的选择就结束了，相应会遇到的问题大概也就是上面这些了。

3. 编译文件(make)

这一步说白了就是运行一下 libsvm-mat工具箱中的make.m文件。

首先需要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹，如果你要问神马是“当前目录”？看第一步中，有关“MATLAB工作搜索目录（路径）和当前目录（路径）这两个概念”的讲解，i.e.

当前目录[Current Folder]是指MATLAB当前所在的路径，MATLAB菜单栏下面有一个Current Folder可以在这里进行当前所在目录的更改。

工作搜索目录（路径）是指当你使用某一个函数的时候，MATLAB可以进行搜索该函数的所有的目录集合。

有人会问：“如何把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹？”

答曰：先上个图：

你点击箭头所指的那三个点，就能选择libsvm-mat所在的目录了，事先将libsvm-mat工具箱放在一个你想要放的位置即可~

然后在MATLAB命令窗【Commond Window】输入

1. make

如果成功运行没有报错，到此就说明libsvm-mat工具箱成功安装了。Libsvm-mat工具箱中有自带的heart_scale.mat测试数据集，可以运行以下代码来check一下是否安装成功：

1. loadheart_scale;

2. model =svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);

3. [predict_label,accuracy]= svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);

如果出现下面这个结果，则说明肯定安装成功了：

1. Accuracy =86.6667% (234/270) (classification)

注：编译文件(make)这一步为神马要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹呢？

答曰：因为这一步要运行libsvm-mat工具箱中的make.m文件，因为当你使用某一个函数的时候，MATLAB首先会从当前目录搜索调用该函数，为了防止其他位置也有类似名字的make.m函数，所以这一步要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹，优先运行libsvm-mat文件夹下的make.m文件。

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一些额外要说明的注意事项：

PS: make.m的文件内容如下：

1. % Thismake.m is used under Windows

3. mex -O -csvm.cpp

4. mex -O -csvm_model_matlab.c

5. mex -Osvmtrain.c svm.obj svm_model_matlab.obj

6. mex -O svmpredict.csvm.obj svm_model_matlab.obj

7. mex -Olibsvmread.c

8. mex -Olibsvmwrite.c

哦，对了，安装完libsvm-mat工具箱，有的小朋友想要用 helpsvmtain和 help svmpredict来查看这两个函数的帮助文件，非常杯具的告诉你：

1. 运行help svmtain在较新版本下得到的是MATLAB自带的svmtrain函数的帮助文件；

2. 运行help svmpredict会有如下报错svmpredict notfound.

复制代码

因为svmtrain和svmpredict的源代码是svmtrain.c和svmpredict.c即源代码用c++写的，编译后生成的文件是svmtrain.mexw32和svmpredict.mexw3，而.mexw32这个编译后的文件是加密过的，打开是乱码，根本就没有帮助文件解说，想看svmtrain和svmpredict的源代码直接看svmtrain.c和svmpredict.c即可。O(∩_∩)O~

也有的小朋友测试过可以在别人电脑上进行编译然后将编译好的libsvm-mat工具箱复制过来，这样在你的本机上只进行第一步就可以安装成功了~这个是可以的，但我个人还是建议在本机也编译一下才好，因为编译的环境不同（32位或者64位或者XX差异）会导致可能使用别人编译的会出现这样那样的小问题~anyway，就是提一下这个事！

下几个帖子计划掰饽饽说馅的给大家说说

如何使用libsvm进行分类

如何使用libsvm进行回归

如何优化libsvm的各种参数

使用libsvm进行分类和回归的通常的流程以及注意事项

【

这个最有技术含量了，因为总有朋友说用libsvm做分类或者回归效果不好，我说把数据给我试一下，结果我做的效果一般都会比其要好，为啥捏？这里先简单说一点点：使用libsvm（SVM）不是简简单单的用svmtrain输入几个参数 -c -g 生成model后用svmpredict来分类或者回归，其实更重要的是前期的数据预处理和后期的参数选择（归一化范围的选取，降维算法的选取，以及最佳参数选取的算法）这些才是关键，其实说白了如果这些您都搞得很透彻的话，选择其他分类器也能做好，即这些（前期的数据预处理和后期的参数选择）做好了，选择神马分类器真的并不重要，在libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中我把常见的数据预处理方法（归一化，降维pca）和参数选择算法（grid search 暴力搜索方法，启发式GA、PSO方法）都封装好了方便大家使用，同样是用这个加强工具箱，但对于同一个测试数据集合，我敢保证肯定会有人用的效果就没有我的好，为啥捏？因为知其然不知其所以然！肯定是其仅仅是了解一些表象的使用，而对于底层到底是怎么回事没有搞清楚，这样在具体的参数调整上肯定是不行的，这也回答之前的“为什么总有朋友说用libsvm做分类或者回归效果不好，我说把数据给我试一下，结果我做的效果一般都会比其要好”的原因。

】

如何可视化libsvm的分类结果【虚幻的浮云~】

如何处理unbalanced label（不平衡数据标签）问题【难点问题】

反正我SVM就会这么一点东西，早点说完早拉到~

此帖原作者faruto

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