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libSVM使用手册

MATALB中SVM工具箱快速入手简易教程(常出现的错误解决办法)

MATALB中SVM工具箱快速入手简易教程（常出现的错误解决办法） ——胡matlab 自带的函数(matlab帮助文件里的例子)[只有较新版本的matlab中有这两个SVM的函数] （本人使用的是2012版本） svmtrain svmclassify =====简要语法规则==== svmtrain Train support vector machine classifier Syntax SVMStruct = svmtrain(Training, Group) SVMStruct = svmtrain(..., 'Kernel_Function', Kernel_FunctionValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'RBF_Sigma', RBFSigmaValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Polyorder', PolyorderValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Mlp_Params', Mlp_ParamsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Method', MethodValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'QuadProg_Opts', QuadProg_OptsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'SMO_Opts', SMO_OptsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'BoxConstraint', BoxConstraintValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Autoscale', AutoscaleValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Showplot', ShowplotValue, ...) --------------------- svmclassify Classify data using support vector machine Syntax Group = svmclassify(SVMStruct, Sample) Group = svmclassify(SVMStruct, Sample, 'Showplot', ShowplotValue)

LIBSVM使用介绍

附录1：LIBSVM的简单介绍 1. LIBSVM软件包简介 LIBSVM是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM软件包，可以解决分类问题（包括C SVC ?、SVC ν?）、回归问题（包括SVR ε?、SVR ν?）以及分布估计（on e class SVM ??）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM是一个开源的软件包，需要者都可以免费的从作者的个人主页https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,.tw/~cjlin/处获得。他不仅提供了LIBSVM的C++语言的算法源代码，还提供了Python、Java、R、MA TLAB、Perl、Ruby、LabVIEW 以及C#.net等各种语言的接口，可以方便的在Windows或UNIX平台下使用，也便于科研工作者根据自己的需要进行改进（譬如设计使用符合自己特定问题需要的核函数等）。另外还提供了WINDOWS平台下的可视化操作工具SVM-toy，并且在进行模型参数选择时可以绘制出交叉验证精度的等高线图。 2. LIBSVM使用方法简介 LIBSVM在给出源代码的同时还提供了Windows操作系统下的可执行文件，包括：进行支持向量机训练的svmtrain.exe；根据已获得的支持向量机模型对数据集进行预测的svmpredict.exe；以及对训练数据与测试数据进行简单缩放操作的svmscale.exe。它们都可以直接在DOS环境中使用。如果下载的包中只有C++的源代码，则也可以自己在VC等软件上编译生成可执行文件。 LIBSVM使用的一般步骤是： 1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集； 2）对数据进行简单的缩放操作； 3）考虑选用RBF核函数 2 (,)x y K x y eγ?? =； 4）采用交叉验证选择最佳参数C与γ；

libsvm简单介绍

在用林智仁老师的LIBSVM-2.82做SVM回归的过程中，深深得益于网上共享的学习笔记以及一些热心网友的帮助（哪怕只是一句提醒），前面想着一定要写个学习笔记。自己会用了之后，突然发现原来值得讲出来的实在很少，甚至不想再写什么。想到自己花大概两个月才把一个程序跑明白，觉得还是因为其中有些让自己头疼的问题的，想必其他学习者未尝不需要多花功夫琢磨这些，未免浪费时间（技术问题嘛），还是写一个简单的学习笔记，把自己觉得最要弄明白的难点记下来吧。装microsoft Visualstudio 6.0（是装python需要的，可能是需要c语言的环境吧）装gnuplot :gp400win32 装python 试运行程序中遇到的问题读PYTHON写的GRID.PY程序问题1：程序的路径指定问题在程序的相关语句中指出调用的程序的路径注意类似： D:\programm files\gnuplot.exe 这样的路径会报错，因为程序在读语句时在programm后面断句，而不是把programm files整体当作一个路径问题2：命令行运行PYTHON 以及输入参数 E:\libsvm-2.82\tools>python gridregcopy.py,首先进入到PYTHON程序的上一级路径然后用python接程序名称以及参数当时的问题是怎么也弄不明白PYTHON程序自带的几个操作窗口都不能进行程序的运行。呵呵，好像都只是脚本编辑器（反正我能用命令行运行就可以了——何况加一个"！"就可以在MA TLAB中执行）。另外关于参数，读原程序怎么也不懂，看了魏忠的学习笔记才明白的： OS.ARGV 可以在命令行输入，作为OS.ARGV列表的值。但是注意OS.ARGV[0]默认的就是所执行的程序本身,也就是除了输入的N个参数，OS.ARGV列表实际上有N+1个值，其中输入的第一个参数就是OS.ARGV[1]，也就是它的第二个参数。问题3:参数选择程序跑不动提示: worker local quit 晕了几天后面终于明白不是程序有问题，是因为数据量太大，程序直接溢出的缘故：注意有一个参数-M 用来选择缓存的大小。 subset这个程序仍然运行不了——不知道自己的数据和程序包里给出的例子有什么区别。不过我的s数据量小，这个不能用不碍事。注意: testing data/training data(不同文件) 需要一起scale。也就是要把测试集和训练集在一个框架下进行归一化处理，很容易想见的道理（可是容易忽

Libsvm-FarutoGUI版本介绍与使用(《Learn SVM Step by Step》by faruto2011系列视频-应用篇)

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——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台! https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html, MATLAB技术论坛视频教学内容：《Learn SVM Step by Step 》系列视频作者：faruto 时间：2011.6-9 版权：All Rights Preserved By https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html, 声明：严厉谴责和鄙夷一切利用本论坛资源进行任何牟利或盗版的行为！更多MATLAB精彩视频详见https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/forum-5-1.html

——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台! https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html, 《Learn SVM Step by Step 》系列视频目录 –《Learn SVM Step by Step 》应用篇 ?Libsvm的下载、安装和使用 ?https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/thread-18080-1-1.html ?Libsvm参数实例详解 ?https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/thread-18457-1-1.html ?一个实例搞定libsvm分类 ?https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/thread-18521-1-1.html ?一个实例搞定libsvm回归 ?https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/thread-18552-1-1.html ?Libsvm-FarutoUltimate版本介绍与使用 ?https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/thread-18594-1-1.html ?Libsvm-FarutoGUI版本介绍与使用 ?https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/thread-18606-1-1.html ?…… ?Lssvm的下载、安装和使用 ?一个实例搞定lssvm分类 ?一个实例搞定lssvm回归 ?…… –《Learn SVM Step by Step 》理论篇 ?具体内容待定。

使用宏命令FormatDataLibsvm.xls将数据转成LIBSVM格式

使用宏命令FormatDataLibsvm.xls将数据转成LIBSVM格式 (2009-03-23 23:52:23) 转载标签：libsvm formatdata libsvm.xls 宏下载数据格式 excel txt 教育分类：科研-支持向量机(SVM)预测毕业设计做的是svm，虽然不是很新的东西，但是能把它弄懂也是好的。要加一点技术含量无非就是用一些搜素算法（遗传、蚁群。。。）加入svm去寻找最优的参数，对于本科生来说还能做一下前期的数据处理，当然是用一些统计方法咯，什么数据挖掘乱七八糟的网上套，没办法，中国的学术永远是这样，不会进步，看看神经网络在中国学术界盛行的时间之长就知道学术水平了，不想多说，只是想把我这次svm的经历写一下，确实学到了很多东西。因为也是通过网上的论坛还有其他帖子看懂的，可是觉得他们还写的不够详细，或者我自己太笨，所以想详细点从头到尾说一下，还有不明白的尽管问。。。可以交流。

当然做svm首先就要把数据的格式处理好，这么多在excel里的数据用人工的方法输到txt里是不可能的，所以有两个办法： 1，自己编一个小程序（C足够了）说说简单，编起来还是很麻烦的，虽然我专业和cs 密切相关，但是真的不会。。。我们惰性很强，有现成的第二个方法干嘛还吃力不讨好？ 2，使用人家已经做好的一个类似于软件一样的FormatDataLibsvm.xls（里面包含一个宏命令），没有他你要苦一阵子。 BTY，这个软件不好找，网上看了很多帖子，都是不能下载的，在别人博客上跪求几天也没人给，最后还是在一个隐晦的小网站下载下来了。哎，中国人就这样，自己有的东西就是不想共享出来，搞个p的学术啊。。。真是无语，要的联系我。其实这个软件就是一个excel工作薄，没什么奇特，打开它就会跳出来一个对话框，选“启用宏”就行了，其他不用管它，把你要的数据拷上去就好了，但是注意下格式，网上帖子也很多，照他们说的办吧。 1，先运行FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。 2，再"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项（FormatDatatoLibsvm）-->执行，要选中这个然后运行就可以了，这时数据转换的问题就解决了,可是现在生成的数据是.xls格式，它还是不能做为libsvm的训练文件啊!还需要怎么转换呢? 3，可以copy到一个记事本中即可。但是注意在用libsvm的时候要在命令行输入.txt 后缀。注意，宏安全性应当设置为中或者低。输入数据的格式是条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7 5 (2) 4 2 (1)

LIBSVM使用方法

LIBSVM 1 LIBSVM简介 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows 系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross -SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。ν-SVM回归和ε-SVM分类、νValidation)的功能。该软件包可以在https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,.tw/~cjlin/免费获得。该软件可以解决C-SVM分类、-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。 2 LIBSVM使用方法 LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译，软件包中提供了编译格式文件，我们在SGI工作站(操作系统IRIX6.5)上，使用免费编译器GNU C++3.3编译通过。 2.1 LIBSVM 使用的一般步骤： 1) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集； 2) 对数据进行简单的缩放操作； 3) 考虑选用RBF 核函数； 4) 采用交叉验证选择最佳参数C与g； 5) 采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型； 6) 利用获取的模型进行测试与预测。 2.2 LIBSVM使用的数据格式该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下： : : ... 其中是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数(支持多个类)；对于回归，是任意实数。是以1开始的整数，可以是不连续的；为实数，也就是我们常说的自变量。检验数据文件中的label只用于计算准确度或误差，如果它是未知的，只需用一个数填写这一栏，也可以空着不填。在程序包中，还包括有一个训练数据实例：heart_scale，方便参考数据文件格式以及练习使用软件。可以编写小程序，将自己常用的数据格式转换成这种格式。 2.3 Svmtrain和Svmpredict的用法 Svmtrain(训练建模)的用法：

libsvm-mat-加强工具箱介绍

libsvm-mat-加强工具箱介绍由于libsvm的matlab版本的工具箱libsvm-mat并没有给出寻参的函数模块，而无论利用libsvm工具箱进行分类还是回归，参数的选取是十分重要的，鉴于此libsvm-mat-加强工具箱在libsvm-mat-2.89-3的基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，该加强工具箱可以在MATLAB中文论坛上下载，现对该加强工具箱里主要的辅助函数插件的接口进行介绍，所有的源代码可以到MATLAB中文论坛下载并查看。 ====================================================== ==== 归一化函数:scaleForSVM [train_scale,test_scale,ps]= scaleForSVM(train_data,test_data,ymin,ymax) 输入： train_data:训练集，格式要求与svmtrain相同。 test_data:测试集，格式要求与svmtrain相同。 ymin，ymax:归一化的范围，即将训练集和测试都归一化到[ymin,ymax]，这两个参数可不输入，默认值为ymin=0，ymax=1，即默认将训练集和测试都归一化到[0,1]。输出： train_scale:归一化后的训练集。 test_scale:归一化后的测试集。 ps:归一化过程中的映射（方便反归一化使用）。 ====================================================== ==== pca降维预处理函数：pcaForSVM

LibSVM-2.6+程序代码注释

LibSVM-2.6程序代码注释

我不经心地，服下你调好的毒我知道今后我将万劫不复但是你的红唇仍让我屈服四月的樱花火红满天我和你的梦，却要一以何处去缱绻？虽然人间的情爱万万千千世上已有太多崩毁的誓言七个黑夜，七个白天我为你写下的歌，彩绘的纸笺却只能随着晚风飘在大海的岸边我仍愿服下你精心为我调好的毒从你那深情的吻吞下我与你在人间最后的流光万千辗转朱颜……

第一节： SVM.h文件 struct svm_node { int index; double value; }; struct svm_node用来存储单一向量中的单个特征，例如：向量x1={ 0.002, 0.345, 4, 5.677}; 那么用struct svm_node来存储时就使用一个包含5个svm_node的数组来存储此4维向量，内存映象如下： 1 2 3 4 －1 0.002 0.345 4．000 5.677 空其中如果value为0.00,该特征将不会被存储，其中(特征3)被跳过： 1 2 4 5 －1 0.002 0.345 4．000 5.677 空 0.00不保留的好处在于，做点乘的时候，可以加快计算速度，对于稀疏矩阵，更能充分体现这种数据结构的优势。但做归一化时，操作就比较麻烦了。（类型转换不再说明） struct svm_problem { int l; double *y; struct svm_node **x; }; struct svm_problem存储本次参加运算的所有样本（数据集），及其所属类别。在某些数据挖掘实现中，常用DataSet来实现。 int l;记录样本总数 double *y;指向样本所属类别的数组。在多类问题中，因为使用了one-agianst-one方法，可能原始样本中y[i]的内容是1.0，2.0，3.0，…,但参与多类计算时，参加分类的两类所对应的y[i]内容是+1,和－1。 Struct svm_node **x;指向一个存储内容为指针的数组；如下图,最右边的四个长条格同上表，存储三维数据。(黑边框的是最主要的部分)

libsvm的原理及使用方法介绍

LibSVM学习目录 LibSVM学习 (1) 初识LibSVM (1) 第一次体验libSvm (3) LibSVM使用规范 (5) 1. libSVM的数据格式 (5) 2. svmscale的用法 (5) 3. svmtrain的用法 (6) 4. svmpredict 的用法 (7) 逐步深入LibSVM (7) 分界线的输出 (11) easy.py和grid.py的使用 (13) 1. grid.py使用方法 (13) 2. easy.py使用方法 (14) 参考 (16) LibSVM学习初识LibSVM LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin's) 教授2001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做分类或回归。由于libSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。这套库可以从林智仁的home page上免费获得，目前已经发展到3.0版。下载.zip格式的版本，解压后可以看到，主要有5个文件夹和一些c++源码文件。 Java ——主要是应用于java平台的源码和libsvm.jar包；

Python ——是用来参数优选的工具，稍后介绍； svm-toy ——一个可视化的工具，用来展示训练数据和分类界面，里面是源码，其编译后的程序在windows文件夹下； tools ——主要包含四个python文件，用来数据集抽样(subset.py)，参数优选（grid.py），集成测试(easy.py), 数据检查(checkdata.py)； windows ——包含libSVM四个exe程序包，我们所用的库和程序就是它们。其他.h和.cpp文件都是程序的源码，可以编译出相应的.exe文件。其中，最重要的是svm.h 和svm.cpp文件，svm-predict.c、svm-scale.c和svm-train.c（还有一个svm-toy.cpp在svm-toy\qt 文件夹中）都是调用的这个文件中的接口函数，编译后就是windows下相应的四个exe程序。另外，里面的README 跟FAQ 也是很好的文件，对于初学者如果E文过得去，可以看一下。下面以svm-train为例，简单的介绍下，怎么编译：（这步很简单，也没必要，对于仅仅使用libsvm库的人来说，windows下的4个exe包已经足够了，之所以加这步，是为了那些做深入研究的人，可以按照自己的思路改变一下svm.cpp，然后编译验证）我用的是VC 6.0，新建一个控制台（win32 console application）程序，程序名叫svmtrain （这个可以随意），点击OK后，选择empty。进入程序框架后，里面什么都没有，然后找到你的程序目录，把svm-train.c、svm.h和svm.cpp拷贝过去（.c文件是c语言的，要是你习惯了c++，你尽可以改成.cpp），然后把这3个文件添加到工程，编译。。。如果没错误，到debug下面看看，是不是有个svm-train.exe。其实windows下的svm-train.exe就是这样编译出来的。哈哈，怎么样是不是很简单。但是，这样的程序直接运行没意义，他要在dos下运行，接收参数才行。下面开始我们的libsvm的体验之旅。

libsvm安装教程matlab中使用(详细版)

libsvm安装教程（详细版）（本机matlab版本16b）第一步，把libsvm放到工具箱toolbox中。把libsvm安装包解压，并放入matlab程序文件中toolbox中。运行matlab程序，点击主页，找到布局旁边的设置路径，并点击设计路径选择添加并包含子文件，找到toolbox下面的libsvm添加即可，并点击保存。

第二步更新工具箱找到布局旁边的预测按钮，并点击预设按钮。找到常规，选择更新工具箱路径缓存，并点击应用，最后点击确定。第三步，更改libsvm文件在matlab文件行，打开如下地址：D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab 打开make.m文件，将make.m中的CFLAGS改为COMPFLAGS。注：因为matlab中有自带的svm，为了防止libsvm和自带的svm

发生冲突，所以将D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab中将svmtrian.c和svmpredic.c前面加入lib，相应的make.m文件中也做修改第四步，安装编译器编译器采用最新版tdm64-gcc-9.2.0，安装教程很简单选择Creat，保存路径直接选择C盘即可，C:\TDM-GCC-64。

第五步，使用matlab读取C语言程序。 Matlab文件行调整到此目录下D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab 并在命令行窗口输入： setenv('MW_MINGW64_LOC','C:\TDM-GCC-64') make 点击回车，当命令行窗口出现：使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。 MEX 已成功完成。使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。 MEX 已成功完成。使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。 MEX 已成功完成。使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。 MEX 已成功完成。证明读取成功，这个时候就可以用测试程序进行测试了第六步，测试libsvm程序。本人采用了简单的三角正弦函数进行测试，代码如下： %%clean work tic;%记录运行时间 close all;%关闭所有figure窗口 clear;%清空变量 clc;%清空命令 format compact;%空格紧凑 %生成待回归的数据 x = (-1:0.1:1)'; y = -x.^2;%建立回归模型 model = libsvmtrain(y,x,'-s 3 -t 2 -c 2.2 -g 2.8 -p 0.01'); %利用建立的模型看其在训练集上的回归效果 [py,mse,prob] = libsvmpredict(y,x,model,'-b 0'); figure;%建立一个窗口 plot(x,y,'o');%原始数据以o这种形式标记 hold on;%保持当前图像不刷新 plot(x,py,'r*');%回归数据以红色的*标记 legend('原始数据','回归数据');%设置图例线条 grid on;%画图的时候添加网格线 %进行预测 testx = [1.1;1.2;1.3]; display('真实数据');%控制台输出 testy = -testx.^2 [ptesty,tmse,prob2] = libsvmpredict(testy,testx,model,'-b 0'); display('预测数据'); ptesty

matlab2019a加装libsvm指南

Matlab 2019a Libsvm3.23 MW_MINGW64_6.3环境建立指南安装libsvm过程很漫长，虽然参考了网上各种指南，发现在国内的网络下安装MW_MINGW64太痛苦了。这里总结下，供大家参考本人PC系统Windows7 64bit，matlab安装的2019a,libsvm安装的version3.23 1.首先需要下载libsvm包： 2.将libsvm 3.23解压到matlab/toolbox目录下： 3.运行matlab，在主页(home)的设置路径(set path)中添加libsvm及子文件夹： 4.将当前路径设置到libsvm 3.2.2/matlab 后，在命令行窗口运行mex -setup 5.如果提示找不到编译器，请安装MinGW64 Compiler (C++)，注意：必须 6.3版本，其他都有问题。 6.配置环境变量：从我的电脑属性-高级系统设置-高级-环境变量中，添加到系统变量（大部分配置环境变量都是如此）。变量为：MW_MINGW64_LOC，值为：MinGW63的位置。 7.在MATLAB命令行内运行命令setenv('MW_MINGW64_LOC',folder)，MinGW63的位置，要加单引号。例如：setenv('MW_MINGW64_LOC','C:\mingw63') 8.此时mex –setup C++ 可以正常使用，不然重启matlab即可。

MEX 配置为使用'MinGW64 Compiler (C++)' 以进行C++ 语言编译。警告: MATLAB C 和Fortran API 已更改，现可支持包含2^32-1 个以上元素的MATLAB 变量。您需要更新代码以利用新的API。您可以在以下网址找到更多的相关信息: 9.出现如上内容，再对C语言文件进行编译，编译为matlab能够识别的文件，在命令行窗口输入编译命令: make 显示上图表示成功 10.如果错误提示：使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。 Error: D:\matlab2016b\toolbox\libsvm-3.22\matlab\make.m failed (line 13) gcc: error: \-fexceptions: No such file or directory => Please check README for detailed instructions. 需要打开libsvm3.2.2/matlab目录下的make.m，将其中所的CFLAGS替换为COMPFLAGS（替换运用CTRL+F即可），替换后，重启matlab，执行make则可以编译成功。以上命令，每次打开matlab都需要，因此可以建立startup.m，这样每次打开matlab，可以自动执行。可以在C:\Program Files\Polyspace\R2019a\bin下建立startup.m文件。 startup.m

LSSVM相关教程

四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序陆振波点这里下载：四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序使用要点：应研学论坛《人工智能与模式识别》版主magic_217之约，写一个关于针对初学者的《四种支持向量机工具箱》的详细使用说明。同时也不断有网友向我反映看不懂我的源代码，以及询问如何将该工具箱应用到实际数据分析等问题，其中有相当一部分网友并不了解模式识别的基本概念，就急于使用这个工具箱。本文从模式识别的基本概念谈起，过渡到神经网络模式识别，逐步引入到这四种支持向量机工具箱的使用。本文适合没有模式识别基础，而又急于上手的初学者。作者水平有限，欢迎同行批评指正！ [1]模式识别基本概念模式识别的方法有很多，常用有：贝叶斯决策、神经网络、支持向量机等等。特别说明的是，本文所谈及的模式识别是指“有师分类”，即事先知道训练样本所属的类别，然后设计分类器，再用该分类器对测试样本进行识别，比较测试样本的实际所属类别与分类器输出的类别，进而统计正确识别率。正确识别率是反映分类器性能的主要指标。分类器的设计虽然是模式识别重要一环，但是样本的特征提取才是模式识别最关键的环节。试想如果特征矢量不能有效地描述原样本，那么即使分类设计得再好也无法实现正确分类。工程中我们所遇到的样本一般是一维矢量，如：语音信号，或者是二维矩阵，如：图片等。特征提取就是将一维矢量或二维矩阵转化成一个维数比较低的特征矢量，该特征矢量用于分类器的输入。关于特征提取，在各专业领域中也是一个重要的研究方向，如语音信号的谐振峰特征提取，图片的PCA特征提取等等。 [2]神经网络模式识别神经网络模式识别的基本原理是，神经网络可以任意逼近一个多维输入输出函数。以三类分类：I、II、III为例，神经网络输入是样本的特征矢量，三类样本的神经网络输出可以是[1;0;0]、[0;1;0]、[0;0;1]，也可以是[1;-1;-1]、[-1;1;-1]、[-1;-1;1]。将所有样本中一部分用来训练网络，另外一部分用于测试输出。通常情况下，正确分类的第I类样本的测试输出并不是[1;0;0]或是[1;-1;-1]，而是如[0.1;0;-0.2]的输出。也是就说，认为输出矢量中最大的一个分量是1，其它分量是0或是-1就可以了。 [3]支持向量机的多类分类支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了，我当初也是这样，认识事物都有一个过程。二类分类的基本原理固然重要，我在这里也不再赘述，很多文章和书籍都有提及。我觉得对于工具箱的使用而言，理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。下面我仅以1-a-r 算法为例，解释如何由二类分类器构造多类分类器。二类支持向量机分类器的输出为[1,-1]，当面对多类情况时，就需要把多类分类器分解成多个二类分类器。在第一种工具箱LS_SVMlab中，文件Classification_LS_SVMlab.m中实现了三类分类。训练与测试样本分别为n1、n2，它们是3 x 15的矩阵，即特征矢量是三维，训练与测试样本数目均是15；由于是三类分类，所以训练与测试目标x1、x2的每一分量可以是1、2或是3，分别对应三类，如下所示： n1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];

libsvm使用说明

libSVM的使用文档1 1. 程序介绍和环境设置 windows下的libsvm是在命令行运行的Console Program。所以其运行都是在windows的命令行提示符窗口运行（运行，输入cmd）。运行主要用到的程序，由如下内容组成： libsvm-2.9/windows/文件夹中的： svm-train.exe svm-predict.exe svm-scale.exe libsvm-2.9/windows/文件夹中的： checkdata.py subset.py easy.py grid.py 另外有： svm-toy.exe，我暂时知道的是用于演示svm分类。其中的load按钮的功能，是否能直接载入数据并进行分类还不清楚，尝试没有成功； python文件夹及其中的svmc.pyd，暂时不清楚功能。因为程序运行要用到python脚本用来寻找参数，使用gnuplot来绘制图形。所以，需要安装python和Gnuplot。（Python v3.1 Final可从此下载：https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/detail/33/320958.shtml）（gnuplot可从其官网下载：https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,）为了方便，将gnuplot的bin、libsvm-2.9/windows/加入到系统的path中，如下： gnuplot.JPG

libsvm.JPG 这样，可以方便的从命令行的任何位置调用gnuplot和libsvm的可执行程序，如下调用svm-train.exe: pathtest.JPG 出现svm-train程序中的帮助提示，说明path配置成功。至此，libsvm运行的环境配置完成。下面将通过实例讲解如何使用libsvm进行分类。 2. 使用libsvm进行分类预测

支持向量机(SVM)原理及应用概述

支持向量机（SVM ）原理及应用一、SVM 的产生与发展自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。LIBSVM 是一个通用的SVM 软件包，可以解决分类、回归以及分布估计等问题。二、支持向量机原理 SVM 方法是20世纪90年代初Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机器的实际风险达到最小，保证了通过有限训练样本得到的小误差分类器，对独立测试集的测试误差仍然较小。支持向量机的基本思想：首先，在线性可分情况下，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面。在线性不可分的情况下，加入了松弛变量进行分析，通过使用非线性映射将低维输

如何使用libsvm进行分类

这帖子就是初步教教刚接触libsvm（svm）的同学如何利用libsvm进行分类预测，关于参数寻优的问题在这里姑且不谈，另有帖子详述。其实使用libsvm进行分类很简单，只需要有属性矩阵和标签，然后就可以建立分类模型（model），然后利用得到的这个model进行分类预测了。那神马是属性矩阵？神马又是标签呢？我举一个直白的不能在直白的例子：说一个班级里面有两个男生（男生1、男生2），两个女生（女生1、女生2），其中男生1 身高：176cm 体重：70kg；男生2 身高：180cm 体重：80kg；女生1 身高：161cm 体重：45kg；女生2 身高：163cm 体重：47kg；如果我们将男生定义为1，女生定义为-1，并将上面的数据放入矩阵data中，即 1.data = [176 70; 2.180 80; 3.161 45; 4.163 47]; 复制代码在label中存入男女生类别标签（1、-1），即 https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,bel = [1;1;-1;-1]; 复制代码这样上面的data矩阵就是一个属性矩阵，行数4代表有4个样本，列数2表示属性有两个，label就是标签（1、-1表示有两个类别：男生、女生）。 Remark:这里有一点废话一些（因为我看到不止一个朋友问我这个相关的问题）: 上面我们将男生定义为1，女生定义为-1，那定义成别的有影响吗？这个肯定没有影响啊！（用脚趾头都能想出来，我不知道为什么也会有人问），这里面的标签定义就是区分开男生和女生，怎么定义都可以的，只要定义成数值型的就可以。比如我可将将男生定义为2，女生定义为5；后面的label相应为label=[2;2;5;5]; 比如我可将将男生定义为18，女生定义为22；后面的label相应为label=[18;18;22;22]; 为什么我说这个用脚趾头都能想怎么定义都可以呢？学过数学的应该都会明白，将男生定义为1，女生定义为-1和将男生定义为2，女生定义为5本质是一样的，应为可以找到一个映射将（2，5）转换成（1，-1），so所以本质都是一样的，后面的18、22本质也是一

SVM使用方法总结

SVM的使用方法（整理完成于2011-03-14）

目录 1Libsvm下载 (3) 2Libsvm3.0环境变量设置 (3) 3训练和测试数据集下载 (3) 4运行python程序的环境配置 (3) 5LIBSVM使用的一般步骤是： (3) 6再来说一下，libsvm-3.0的需要的数据及其格式。 (4) 7Libsvm数据格式制作： (4) 8Windows版本的工具 (4) 9核函数的使用简介 (8) 10grid.py的使用 (10) 11subset.py使用方法 (11) 12checkdata.py的使用方法 (12) 13easy.py使用方法 (12) 14一个具体的应用实例 (13) 15备注：常见问题的解决办法 (15)

1Libsvm下载在你给我发的邮件地址https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,.tw/~cjlin/libsvm/下载libsvm的最新版本，现在最新版本是3.0的，下载地址为https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,.tw/~cjlin/libsvm/libsvm-3.0.zip 1、将libsvm-3.0.zip解压，我的解压到了C:\根目录下了。 2Libsvm3.0环境变量设置添加环境变量到path：我的电脑->属性->高级->环境变量->系统变量->变量列表里面双击Path，在变量值最后添加;C:\libsvm-3.0\windows然后点击确定即可。 3训练和测试数据集下载在以下网址https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,.tw/%7Ecjlin/papers/guide/data/可以下载到用来训练的数据集合用来测试的数据集，这都是一些简单的数据。 4运行python程序的环境配置由于有可能使用到C:\libsvm-3.0\tools下的工具，所以的搭建相应的环境，下载两个软件python和gnuplot，下面说一下两个软件的下载地址和配置： a.对于python，下载地址在https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,上寻找下载，目前版本是3.2的，但是我用的是2.6的，测试成功。安装就默认安装在C:\就行，记得将C:\Python26添加到系统环境变量中。另外将C:\Python26中的python.exe添加到C:\libsvm-3.0\windows下面即可。 b.对于gnuplot，下载地址在https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/。目前最新版本是4.4.3。他不用安装，直接解压放到C：\根目录即可。（这注：部分不需要了）。 c.下载gp440win32.zip，在网址https://www.sodocs.net/doc/b317533818.html,/fileview_352799.html下载，这个解压放到C盘根目录，然后拷贝C:\gnuplot\binary中的gnuplot.exe放到C:\libsvm-3.0\windows 下面即可。 5LIBSVM使用的一般步骤 1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集 2）对数据进行简单的缩放操作； 3）首要考虑选用RBF核函数； 4）采用交叉验证选择最佳参数C与g； 5）采用最佳参数C与g对整个训练集进行训练获取支持向量机模型； 6）利用获取的模型进行测试与预测。