win10、vs2015pro，matlab2016a安装libsvm-3.21、svm入门实例

来源：互联网发布：大学网络教育本科编辑：程序博客网时间：2024/05/20 13:12

参照博客：http://blog.csdn.net/mghhz816210/article/details/36687333

到最后一步的时候发现svmpredict不出现结果，参照：http://www.ilovematlab.cn/thread-272385-1-1.html，将最后一句改为：[predict_label, accuracy,decision_values] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model,'-b 0');

我系统win10，安装的是matlab2016a，编译器vs2015pro，混合编程的时候有些网上资料并不完全一致，下面将我自己看到的相关资料做一个罗列整理：

1. mex找不到编译器，参考另一篇博文：http://blog.csdn.net/yc461515457/article/details/51635842

2. 我自己安装的libsvm版本是较新的3.21，参照：http://www.matlabsky.com/thread-11925-1-1.html，在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下载

2.一个简单的svm实现样例，http://blog.sina.com.cn/s/blog_71152aa70101tl62.html，注意原博文中代码加载两个数据集的部分我认为是有错误的，同时forest数据集导入的时候名称有变化，需要重命名或者在程序里修改，在上述配置下，我将完整可运行的代码分享如下：

load bedroomload forestload labelsettrain_set = [bedroom(1:5,:);forest(1:5,:)];%原文中这里有错误train_set_labels = [lableset(1:5);lableset(11:15)];test_set = [bedroom(6:10,:);forest(6:10,:)];%原文中这里有错误test_set_labels = [lableset(6:10);lableset(16:20)];[mtrain,ntrain] = size(train_set);[mtest,ntest] = size(test_set);test_dataset = [train_set;test_set];% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数[dataset_scale,ps] = mapminmax(test_dataset',0,1);dataset_scale = dataset_scale';train_set = dataset_scale(1:mtrain,:);test_set = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );%% SVM网络训练%model = svmtrain(train_set_labels, train_set, '-s 2 -c 1 -g 0.07');model = svmtrain(train_set_labels, train_set, '-s 0 -c 1 -g 0.07');%根据libsvm参数，应该选择-s 0这个参数对应一个分类问题%% SVM网络预测[predict_label] = svmpredict(test_set_labels, test_set, model,'-b 0');%注意，libsvm3.21参数添加'-b 0'

有任何问题可发邮件至 jzwang@bjtu.edu.cn 讨论交流，互相学习。

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