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matlab中使用libsvm

简介: 主要函数 训练函数model=svmtrain(train_label,train_data,options);train_label: 训练集标签,大小为n*1,n表示样本数,数据类型为double。train_data: 训练集属性矩阵,大小为n*m,即n行m列。n为样本数,m表示属性数目。model:输出训练得到的模型,是结构体。 预测函数[predict_label,accur

主要函数

训练函数
model=svmtrain(train_label,train_data,options);
train_label: 训练集标签,大小为n*1,n表示样本数,数据类型为double。
train_data: 训练集属性矩阵,大小为n*m,即n行m列。n为样本数,m表示属性数目。
model:输出训练得到的模型,是结构体。
预测函数
[predict_label,accuracy/mse,dec_value]=svmpredict(test_label,test,data,model);
test_label:测试集标签。如果没有测试集标签,可以用任意n*1的矩阵,也就是列向量代替即可,此时的输出accuracy/mse就没有参考价值。
test_data:测试集属性矩阵。
model: svmtrain阶段得到的模型。
predict_label 预测的测试集标签。
accuracy/mse 一个3*1的列向量,第一列表示分类准确率(分类问题使用),第二列表示mse(回归问题使用),第三列表示平方相关系数(回归问题使用)。
dec_value:决策值。

安装使用

MATLAB版本:R2010b     libsvm版本:libsvm-3.20

不需要编译libsvm。编译是为了由cpp得到.mexw64,而libsvm-3.20直接提供了.mexw64.见下图。

较新版本的matlab有自带的svm实现,其函数名也为svmtrain,文件位置在\toolbox\bioinfo\biolearning\svmtrain.m。为避免与libsvm混淆,可将matlab自带的svmtrain.m改名后备份。


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