文档章节

SVM学习笔记(1)LIBSVM在matlab下的使用安装

mickelfeng
 mickelfeng
发布于 2017/01/19 11:54
字数 926
阅读 96
收藏 0

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。

本文转载自:http://blog.csdn.net/lqhbupt/article/details/8596349

mickelfeng

mickelfeng

粉丝 237
博文 2784
码字总数 604219
作品 0
成都
高级程序员
私信 提问
MATLAB安装libsvm工具箱的方法

支持向量机(support vector machine,SVM)是机器学习中一种流行的学习算法,在分类与回归分析中发挥着重要作用。基于SVM算法开发的工具箱有很多种,下面我们要安装的是十分受欢迎的libsvm工...

东聃
2018/08/12
0
0
LibSvm使用说明和LibSvm源码解析

kernel_type rbf //训练采用的核函数类型,此处为RBF核gamma 0.0769231 //RBF核的参数γnr_class 2 //类别数,此处为两分类问题total_sv 132 //支持向量总个数rho 0.424462 //判决函数的偏置...

haoji007
2018/05/13
0
0
python下使用libsvm:计算点到超平面的距离

最近在看的资料里涉及到计算 点到支持向量机分类超平面的距离 这一点内容,我使用的svm是libsvm。 由于是新手,虽然看了一些资料,但中英转换误差等等原因导致经常出现理解错误,因此对libsv...

小梳子一直走
2014/03/17
2.7K
0
sparkmlib的sample_binary_classification_data.txt 和sample_libsvm_data.txt内容怎么换成实际项目内容

sample_binary_classification_data.txt 和sample_libsvm_data.txt的内容怎么理解和使用 sparkmlib的sample_binary_classification_data.txt 和sample_libsvm_data.txt内容怎么换成实际项目内......

知行合一1
2017/09/30
170
0
【毕设进行时-工业大数据,数据挖掘】LIBSVM 初步测试

正文之前 打摆子的日子很快就要一去不复返了。想想有点悲伤。今天做了下LibSVM的初步运用,也写了个从数据库读取数据,然后改造成LibSVM需要的数据格式的类,需要的自取。 正文 这是个从前面...

HustWolf
2018/04/23
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

OpenStack 简介和几种安装方式总结

OpenStack :是一个由NASA和Rackspace合作研发并发起的,以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenSta...

小海bug
昨天
5
0
DDD(五)

1、引言 之前学习了解了DDD中实体这一概念,那么接下来需要了解的就是值对象、唯一标识。值对象,值就是数字1、2、3,字符串“1”,“2”,“3”,值时对象的特征,对象是一个事物的具体描述...

MrYuZixian
昨天
6
0
数据库中间件MyCat

什么是MyCat? 查看官网的介绍是这样说的 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵...

沉浮_
昨天
6
0
解决Mac下VSCode打开zsh乱码

1.乱码问题 iTerm2终端使用Zsh,并且配置Zsh主题,该主题主题需要安装字体来支持箭头效果,在iTerm2中设置这个字体,但是VSCode里这个箭头还是显示乱码。 iTerm2展示如下: VSCode展示如下: 2...

HelloDeveloper
昨天
7
0
常用物流快递单号查询接口种类及对接方法

目前快递查询接口有两种方式可以对接,一是和顺丰、圆通、中通、天天、韵达、德邦这些快递公司一一对接接口,二是和快递鸟这样第三方集成接口一次性对接多家常用快递。第一种耗费时间长,但是...

程序的小猿
昨天
9
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部