Libsvm工具箱的使用

来源：互联网发布：plc编程实例详解编辑：程序博客网时间：2024/05/06 22:59

不同版本的使用过程并不是一样的，所以一定好好读读官方的README!!!

libsvm-3.21

1.设置路径

File->set path ->add with subfolders->加入libsvm-3.21文件夹的路径

2.选择编译器，在matlab下编译文件

mex -setup
选择对应的编译器
make

3.下载数据集并测试

load heart_scale;

Libsvm有两个数据集，一个是C++的，一个是matlab的。libsvm库中下载的是C++数据，

所以matlab直接加载我们下载的heart_scale是会报错的

解决方法一：

使用给的一个函数，转化数据。此函数为libsvmread();
使用如下： [label_vector, instance_matrix] =libsvmread('filename');
在这里可以写成[heart_scale_label,heart_scale_inst] =libsvmread('heart_scale');
注意：由于heart_scale在libsvm-3.21目录下，不是在matlab下，所以直接用libsvmread命令会报错，要买改变当前路径，或者使用[heart_scale_label,heart_scale_inst] =libsvmread('../heart_scale');../代表返回上层路径。

解决方法二：

下载旧版本的数据集http://download.csdn.net/detail/abcjennifer/4215779

将这点搞清楚了，下面就很简单了，具体代码如下：

1.[heart_scale_label,heart_scale_inst] =libsvmread('../heart_scale');
2. model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);
3. [predict_label,accuracy,decision_values] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model,1);

测试结果：

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

注意事项：

1.设置的路径是libsvm-3.21文件夹所在的路径，为../libsvm-3.21：当前工作路径是程序运行的路径，为../libsvm-3.21/matlab

2.有人在测试时使用[predict_label,accuracy] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model); 得不到结果，其实 [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options') 这个函数有三个输出。改成[predict_label,accuracy,decision_values] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model,1)试试

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