SVM学习笔记(1)LIBSVM在matlab下的使用安装

2017/01/19 11:54
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1) 从LIBSVM的官网http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载最新版本的LIBSVM,当前版本为libsvm-3.16.zip

2) 解压压缩包到电脑上一位置,如:C:\Program Files\libsvm-3.16

3) 假设你使用的是64位的操作系统和matlab。此时将libsvm-3.16文件夹下的windows目录添加到matlab目录中。即在matlab目录中添加:C:\ProgramFiles\libsvm-3.16\windows。因为windows下包含了matlab可执行的二进制文件libsvmread.mexw64/libsvmwrite.mexw64/svmpredict.mexw64/svmtrain.mexw64

4) 假设你使用的是32位操作系统和matlab,则需要自己编译相应的二进制文件。

在matlab命令窗口输入

>>mex –setup

这时matlab会提示你选择编译mex文件的c/c++编译器。

选择一个你电脑上安装的c/c++编译器,例如Microsoft Visual C++ 2010

将matlab当前目录设置为:cd ‘C:\Program Files\libsvm-3.16\matlab’

输入命令make

这时你会看到当前目录生成了二进制文件libsvmread.mexw32/libsvmwrite.mexw32/svmpredict.mexw32/svmtrain.mexw32。将当前目录添加到matlab路径中即可。

5) 例子一个测试

注意到libsvm-3.16下有一个数据文件,名称为heart_scale。这是一个libsvm格式的数据文件。可使用libsvmread函数将其转化为matlab格式。

可使用以下代码测试:

[heart_scale_label,heart_scale_inst]=libsvmread('heart_scale');

model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');

[predict_label, accuracy, dec_values] =svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); % test the trainingdata

6) svmtrain函数相关参数说明

svmtrain函数返回的model可以用来对测试数据集进行预测。这是一个结构体变量,主要包括了以下几个域。[Parameters, nr_class, totalSV, rho, Label, ProbA, ProbB, nSV,sv_coef, SVs]。英文说明如下:

       -Parameters: parameters

       -nr_class: number of classes; = 2 for regression/one-class svm

       -totalSV: total #SV

       -rho: -b of the decision function(s) wx+b

       -Label: label of each class; empty for regression/one-class SVM

       -ProbA: pairwise probability information; empty if -b 0 or in one-classSVM

       -ProbB: pairwise probability information; empty if -b 0 or in one-classSVM

       -nSV: number of SVs for each class; empty for regression/one-class SVM

       -sv_coef: coefficients for SVs in decision functions

       -SVs: support vectors

如果没有指定’-b 1’选项则ProbA和ProbB为空矩阵。此外,当指定’-v’选项时,返回的model是一个数值,是cross-validation的准确率。

其中model.paramter是一个5X1的向量,参数意义为:

model.Parameters参数意义从上到下依次为:

-s svm类型:SVM设置类型(默认0)

-t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)

-d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)

-g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数)

-r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)

7)svmpredict函数参数说明

svmpredict函数返回三个值,predict_label,是训练集预测得到的label向量。第二个输出是accuracy,是一个3维的向量,从上到下分别是:分类准率(分类问题中用到的参数指标);平均平方误差(MSE (mean squared error)) (回归问题中用到的参数指标);平方相关系数(r2 (squared correlation coefficient))(回归问题中用到的参数指标)。第三个输出是个矩阵,包含着决策值或者是概率估计(当’-b 1’被指定时)。当训练数据有k类时,决策值矩阵是一个n行k*(k-1)/2列的矩阵(n为测试数据集个数,k为类别数),而每一行的输出是k*(k-1)/2个二分类器的结果。当’-b 1’被指定时,概率估计矩阵是一个n行k类的矩阵(n为测试数据集个数,k为类别数),每一行的输出是该测试数据属于每个类的概率。

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