使用宏命令FormatDataLibsvm.xls将数据转成LIBSVM格式
libsvm使用详细文档2
LIBSVM软件包简介简介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 、n - SVC ）回归问题（包括e - SVR 、n - SVR ）分布估计（one-class-SVM ）等问题提供了四种常用的核函数供选择线性、多项式、径向基和S形函数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.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 、MATLAB 、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。
SVM进行函数估计是有监督学习，进行概率密度估计是非监督学习自从版本2.8以后libsvm采用SMO算法安装环境下载文件下载Libsvm2.88、Python2.4（默认安装在D：）和Gnuplot配置文件的路径Python2.4文件路径如下：Gnuplot路径设置Gnuplot不是安装文件，直接放在tmp目录即可另一个工具就是gnuplot.exe，下载不是安装文件：安装完上面的软件还不能运行,还要修改easy.py,grid.py的设置.，以写字板的格式打开easy.py：如下：将他们对应的代码" gnuplot_exe = r"c:\tmp\gnuplot\bin\pgnuplot.exe""都改为你的pgnuplot.exe 所在的路径,比如我的文件在当前目录的上一级目录,就是和tools文件夹在同一级目录,那么我的设置应该为" gnuplot_exe = r"..\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"".本人使用的上边一种方法（测试通过），事实上也符合下面的方式，为了保险起见。
支持向量机 libsvm python三分类问题实例
2：EXCEL下的数据处理
Libsvm所需的数据格式应该是 <lable_value> <index1>:<value1> <index2>:<value2>.....。 （lable_value，index，value变量的值全部为数值型，lable_value表示样本的类 型，在二分类其中，其值一般取-1和1或者0和1，当然取其他值也是可以的，只要能 区分就行。index可以理解为遥感影像中的波段序列或者特征序列。value可以理解 为对应的像元值或者特征值）。 也就是类似于 1 1:0.302000 2:0.67200 2 1:0.568000 2:0.668000 3 1:0.568000 2:0.668000 这样的，如果你的数据不是这样，请下载FormatDataLibsvmaa.xlsm这个自带宏 命令的表格来转换，其中标签向量根据分类的类别自己定义
注意，正确率为零是因为在TESTD文件中所有数据标签为均4，而train数据的三个标 签为1，2，3，肯定都是对不上的（在SVM-PREDICT中你需要分类的数据必须给出 任意一个标签数据）。
在C:\libsvm-3.21\windows下调用SVM-TRAIN,输入优化后的参数，ibsvm-3.21\windows下调用SVM-PREDICT，按照用法输入，可以得出
输出的最后结果储存在OUT222这个文件中。
4）最重要的是GRID.py 设置好各项参数进行参数寻优（预设值就是RBF核函数） 具体数值区间我是采用的默认值 根据README里面的用法，同时调用GNUPLOT和SVMTRAIN两个地址，可以得 出.out和.png两个结果 最后可以得出一个最好的G C两个参数的数值
matlab中使用libsvm的使用方法
前段时间，gyp326曾在论坛里问libsvm如何在matlab中使用，我还奇怪，认为libsvm是C 的程序，应该不能。
没想到今天又有人问道，难道matlab真的能运行libsvm。
我到官方网站看了下，原来，真的提供了matlab的使用接口。
接口下载在：.tw/~cjlin/libsvm/index.html#matlab具体使用方法zip文件里有readme说明，我也按照说明尝试的试用了一下，方法介绍如下。
使用的接口版本：MATLABA simple MATLAB interfaceLIBSVM authors at National Taiwan University.2.89 .tw/~cjlin/libsvm/matlab/libsvm-mat-2.89-3.zip使用的运行环境为：matlab 7.0，VC++ 6.0，XP系统。
按照说明使用方法如下：1. 下载下来的借口包里有svm的一些源文件，没有可执行的exe文件，所以，必须先将svmtrain等源文件编译为matlab可以使用的dll等文件。
于是先选择编译器，如下：（也可以先尝试使用我们在windows平台下编译好的文件，放在同一文件夹中直接使用：/bbs/viewthread.php?tid=538&page=1&fromuid=3#pid1154）>> mex -setupPlease choose your compiler for building external interface (MEX) files:Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? ySelect a compiler:[1] Digital Visual Fortran version 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio[2] Lcc C version 2.4 in D:\MATLAB7\sys\lcc[3] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio[0] NoneCompiler: 3Please verify your choices:Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0Location: D:\Program Files\Microsoft Visual StudioAre these correct?([y]/n): yTry to update options file: C:\Documents and Settings\jink2005.AISEMINA-D6623E\Application Data\MathWorks\MATLAB\R14\mexopts.batFrom template: D:\MATLAB7\BIN\WIN32\mexopts\msvc60opts.batDone . . .我选择使用VC 6.0，其他可能不行。
VBA与数据格式转换的实用技巧
VBA与数据格式转换的实用技巧在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要对数据进行格式转换的情况。
这些转换涵盖了从文本到日期、数字到文本以及各种其他格式之间的转换。
为了提高工作效率和准确性，我们可以利用VBA编程语言来实现各种数据格式转换的实用技巧。
本文将介绍几种常用的VBA技巧，帮助您在数据处理中更好地应对格式转换的需求。
一、从文本到日期的转换在数据处理中，很常见的一种情况是将文本格式的日期转换为日期格式。
VBA提供了DateValue函数来实现这一转换。
例如，假设我们有一个保存了日期数据的字符串，如"2022/01/01"，我们可以通过以下代码在VBA中将其转换为日期格式：```VBADim strDate As StringDim convertedDate As DatestrDate = "2022/01/01"convertedDate = DateValue(strDate)```通过以上代码，我们可以将文本格式的日期转换为VBA中的日期类型，以便于后续的数据分析和处理。
二、从数字到文本的转换有时，我们需要将数字转换为文本格式，例如在数据报告中需要将数值型数据以文本的形式呈现。
VBA中的CStr函数可以帮助我们实现这一转换。
以下是一个例子：```VBADim num As DoubleDim textNum As Stringnum = 12345.67textNum = CStr(num)```通过上述代码，我们可以将数字类型的变量转换为文本类型的变量，方便我们在报告中使用。
三、整数和小数位数的控制在数据分析中，有时候需要固定数字的整数位数和小数位数，以满足特定的要求。
VBA的Format函数可以帮助我们实现这一目标。
下面是一个示例，展示如何使用Format函数来设置整数和小数位数：```VBADim value As DoubleDim formattedValue As Stringvalue = 1234.56789formattedValue = Format(value, "0,000.00")```通过以上代码，我们可以将数字格式化为带有千分位分隔符的两位小数形式。
SVM模式识别与回归软件包(LibSVM)详解
SVM模式识别与回归软件包——LibSVMLIBSVM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，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。
该软件包可在.tw/~cjlin/免费获得。
该软件可以解决C- SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR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。
目前，LIBSVM拥有Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、LabView等数十种语言版本。
最常使用的是Matlab、Java 和命令行的版本。
就要做有关SVM的报告了！由于SVM里面的有关二次优化的不是那么容易计算得到的，最起码凭借我现在的理论知识和编程能力是不能达到！幸好，现在又不少的SVM工具，他可以帮助你得到支持向量（SV），甚至可以帮助你得到预测结果，归一化数据等等。
其中SVM-light，LibSVM是比较常用的！SVM-light我们实验室有这方面的代码，而我自己就学习了下怎么使用LIBSVM（来自台湾大学林智仁）。
实验步骤如下：1：首先安装LIBSVM，这个不用多说，直接去他的官网上看：.tw/~cjlin/libsvm/index.html2：处理数据，把数据制作成LIBSVM的格式，其每行格式为：label index1:value1 index2:value2 ...其中我用了复旦的分类语料库，当然我先做了分词，去停用词，归一化等处理了3：使用svm-train.exe训练，得到****.model文件。
excel表中非空单元格批量转换成文本的vba代码
标题：使用VBA代码批量将Excel表中非空单元格转换成文本格式一、概述在日常工作中，我们经常需要处理Excel表格中的数据，而有时候我们需要将表格中的非空单元格转换成文本格式。
传统的方法是逐个手动操作，非常耗时且容易出错。
而使用VBA代码可以快速、高效地实现这一功能，大大提高工作效率。
二、VBA代码实现步骤1. 打开Excel表格打开需要处理的Excel表格，确保要处理的数据位于指定的工作簿和工作表中。
2. 打开VBA编辑器按下“ALT”+“F11”快捷键，或者在“开发工具”选项卡中点击“Visual Basic”按钮，打开VBA编辑器。
3. 添加新模块在VBA编辑器中，右键点击任意模块，选择“插入”-“模块”，添加一个新的模块。
4. 编写VBA代码在新模块中编写以下VBA代码：```VBASub ConvertToText()Dim rng As RangeSet rng = SelectionFor Each cell In rngIf Not IsEmpty(cell) Thencell.Value = CStr(cell.Value)End IfNext cellEnd Sub```5. 运行VBA代码将光标放置在编写好的VBA代码块内，点击“运行”按钮或按下“F5”键，即可运行VBA代码。
6. 查看效果在Excel表格中选择需要转换成文本格式的区域，然后运行VBA代码。
可以看到选定的区域中的非空单元格已经被转换成文本格式，操作完成。
三、注意事项1. 确保正确选择需要处理的数据区域，避免误操作导致数据混乱。
2. 在编写VBA代码时，务必仔细核对代码的逻辑和语法，避免出现错误。
3. 在运行VBA代码之前，最好先备份一下原始数据，以防万一发生意外。
四、总结通过以上步骤，我们可以使用VBA代码快速实现将Excel表中的非空单元格批量转换成文本格式，大大节省了处理数据的时间和精力。
VBA代码可以根据实际需求进行灵活修改，满足不同数据处理的需求。
LIBSVM使用方法
LIBSVM1 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.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。
LIBSVM使用方法
LIBSVM使用方法1libsvm简介2libsvm使用方法libsvm就是以源代码和可执行文件两种方式得出的。
如果就是windows系列操作系统，可以轻易采用软件包提供更多的程序，也可以展开修正编程；如果就是unix类系统，必须自己编程，软件包中提供更多了编程格式文件，我们在sgi工作站(操作系统irix6.5)上，采用免费编译器gnuc++3.3编程通过。
2.1libsvm使用的一般步骤：1)2)3)4)5)6)按照libsvm软件包所建议的格式准备工作数据集；对数据展开直观的翻转操作方式；考量采用rbf核函数；使用交叉检验挑选最佳参数c与g；使用最佳参数c与g对整个训练集展开训练以获取积极支持向量机模型；利用以获取的模型展开测试与预测。
2.2libsvm使用的数据格式该软件采用的训练数据和检验数据文件格式如下：::...其中就是训练数据集的目标值，对于分类，它就是标识某类的整数(积极支持多个类)；对于重回，就是任一实数。
就是以1已经开始的整数，可以就是不已连续的；为实数，也就是我们常说道的自变量。
检验数据文件中的label只用作排序准确度或误差，如果它就是未明的，只需用一个数核对这一栏，也可以空着不填上。
在程序包中，还包括存有一个训练数据实例：heart_scale，便利参照数据文件格式以及练采用软件。
可以撰写大程序，将自己常用的数据格式转换成这种格式。
2.3svmtrain和svmpredict的用法svmtrain(训练建模)的用法：svmtrain[options]training_set_file[model_file]options：需用的选项即为则表示的涵义如下-ssvm类型：svm设置类型(默认0)0--c-svc1--v-svc2–一类svm3--e-svr4--v-svr-t核函数类型：核函数设置类型(默认2)0–线性：u'v1–多项式：(r*u'v+coef0)^degree2–rbf函数：exp(-r|u-v|^2)3–sigmoid：tanh(r*u'v+coef0)-ddegree：核函数中的degree设置(预设3)-gr(gama)：核函数中的?函数设置(默认1/k)-rcoef0：核函数中的coef0设置(预设0)-ccost：设置c-svc，?-svr和?-svr的参数(默认1)-nnu：设置?-svc，一类svm和?-svr的参数(预设0.5)-pe：设置?-svr中损失函数?的值(默认0.1)-mcachesize：设置cache内存大小，以mb为单位(预设40)-eε：设置允许的终止判据(默认0.001)-hshrinking：与否采用启发式，0或1(预设1)-wiweight：设置第几类的参数c为weight?c(c-svc中的c)(默认1)-vn:n-fold可视化检验模式其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。
libsvm使用说明
libSVM的使用文档11. 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.exesvm-predict.exesvm-scale.exelibsvm-2.9/windows/文件夹中的：checkdata.pysubset.pyeasy.pygrid.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：/detail/33/320958.shtml）（gnuplot可从其官网下载：）为了方便，将gnuplot的bin、libsvm-2.9/windows/加入到系统的path中，如下：gnuplot.JPGlibsvm.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进行分类预测我们所使用的数据为UCI的iris数据集，将其类别标识换为1、2、3。
然后，取3/5作为训练样本，2/5作为测试样本。
使用论坛中“将UCI数据转变为LIBSVM使用数据格式的程序”一文将其转换为libsvm所用格式，如下：训练文件tra_iris.txt1 1:5.4 2:3.4 3:1.7 4:0.21 1:5.1 2:3.7 3:1.5 4:0.41 1:4.6 2:3.6 3:1 4:0.21 1:5.1 2:3.3 3:1.7 4:0.51 1:4.8 2:3.4 3:1.9 4:0.2……2 1:5.9 2:3.2 3:4.8 4:1.82 1:6.1 2:2.8 3:4 4:1.32 1:6.3 2:2.5 3:4.9 4:1.52 1:6.1 2:2.8 3:4.7 4:1.22 1:6.4 2:2.9 3:4.3 4:1.3……3 1:6.9 2:3.2 3:5.7 4:2.33 1:5.6 2:2.8 3:4.9 4:23 1:7.7 2:2.8 3:6.7 4:23 1:6.3 2:2.7 3:4.9 4:1.83 1:6.7 2:3.3 3:5.7 4:2.13 1:7.2 2:3.2 3:6 4:1.8……测试文件tes_iris.txt1 1:5.1 2:3.5 3:1.4 4:0.21 1:4.9 2:3 3:1.4 4:0.21 1:4.7 2:3.2 3:1.3 4:0.21 1:4.6 2:3.1 3:1.5 4:0.21 1:5 2:3.6 3:1.4 4:0.21 1:5.4 2:3.9 3:1.7 4:0.4……2 1:7 2:3.2 3:4.7 4:1.42 1:6.4 2:3.2 3:4.5 4:1.52 1:6.9 2:3.1 3:4.9 4:1.52 1:5.5 2:2.3 3:4 4:1.32 1:6.5 2:2.8 3:4.6 4:1.5……3 1:6.3 2:3.3 3:6 4:2.53 1:5.8 2:2.7 3:5.1 4:1.93 1:7.1 2:3 3:5.9 4:2.13 1:6.3 2:2.9 3:5.6 4:1.83 1:6.5 2:3 3:5.8 4:2.2……libsvm的参数选择一直是令人头痛的问题。
VBA中的文件格式转换和处理方法介绍
VBA中的文件格式转换和处理方法介绍VBA（Visual Basic for Applications）是一种用于自动化和扩展Microsoft Office软件功能的编程语言。
在日常工作中，我们经常需要处理各种文件，包括转换文件格式和进行特定的处理操作。
本文将介绍一些在VBA中常用的文件格式转换和处理方法，帮助您更高效地完成工作任务。
一、文件格式转换方法介绍1. 保存文件为其他格式在VBA中，我们可以使用SaveAs方法将当前文件保存为其他格式。
例如，将Excel文件保存为PDF格式，我们可以使用以下代码：```vbaThisWorkbook.ExportAsFixedFormat Type:=xlTypePDF, Filename:="C:\output.pdf", Quality:=xlQualityStandard```这将把当前工作簿保存为PDF文件，并指定保存路径和文件名。
2. 批量转换文件格式如果需要批量转换文件格式，我们可以使用循环来处理文件夹中的所有文件。
下面是一个示例代码，将文件夹中所有的Excel 文件转换为CSV格式：```vbaSub ConvertXLSToCSV()Dim SourceFolder As StringDim DestFolder As StringDim Filename As StringSourceFolder = "C:\SourceFolder\"DestFolder = "C:\DestFolder\"Filename = Dir(SourceFolder & "*.xls*")Do While Filename <> ""Workbooks.Open (SourceFolder & Filename)ActiveWorkbook.SaveAs DestFolder & Replace(Filename, ".xls", ".csv"), FileFormat:=xlCSVActiveWorkbook.CloseFilename = DirLoopEnd Sub```这段代码将遍历指定的源文件夹（SourceFolder）中的所有Excel文件，并将其另存为目标文件夹（DestFolder）中的相应CSV文件。
libsvm的matlab代码
尊敬的读者，今天我将向大家介绍libsvm在Matlab中的代码实现。
libsvm是一个非常流行的用于支持向量机（SVM）的软件包，它具有训练和预测的功能，并且支持多种核函数。
而Matlab作为一种强大的科学计算环境，也提供了丰富的工具和函数库来支持机器学习和模式识别的应用。
将libsvm与Matlab结合起来，可以实现更加高效和便捷的SVM模型训练和预测。
1. 安装libsvm我们需要在Matlab中安装libsvm。
你可以在libsvm的官方全球信息湾上下载最新版本的libsvm，并按照官方指引进行安装。
安装完成后，你需要将libsvm的路径添加到Matlab的搜索路径中，这样Matlab才能够找到libsvm的函数和工具。
2. 数据准备在使用libsvm进行SVM模型训练之前，我们首先需要准备好训练数据。
通常情况下，训练数据是一个包含特征和标签的数据集，特征用来描述样本的属性，标签用来表示样本的类别。
在Matlab中，我们可以使用矩阵来表示数据集，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
假设我们的训练数据保存在一个名为"train_data.mat"的文件中，可以使用以下代码加载数据：```matlabload train_data.mat;```3. 数据预处理在加载数据之后，我们可能需要对数据进行一些预处理操作，例如特征缩放、特征选择、数据平衡等。
这些步骤可以帮助我们提高SVM模型的性能和泛化能力。
4. 模型训练接下来，我们可以使用libsvm在Matlab中进行SVM模型的训练。
我们需要将训练数据转换成libsvm所需的格式，即稀疏矩阵和标签向量。
我们可以使用libsvm提供的函数来进行模型训练。
下面是一个简单的示例：```matlabmodel = svmtrain(label, sparse(train_data), '-s 0 -t 2 -c 1 -g0.07');```上面的代码中，label是训练数据的标签向量，train_data是训练数据的稀疏矩阵，'-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.07'是SVM训练的参数设置，具体含义可以参考libsvm的官方文档。
libsvm安装过程及错误提示
libSVM安装过程及错误提示libSVM是用C++语言编写而成的，它提供了和其它软件诸如Matlab的接口，所以如果想要在Matlab中使用，首先要在Matlab中对C文件进行混合编译，把C文件转换为Matlab可以执行的.dll文件。
Matlab程序是一种解释执行程序，不用编译等预处理，程序运行速度较慢。
C/C++语言是高级程序设计语言之一，它可对操作系统和应用程序以及硬件进行直接操作，用C/C++语言明显优于其它解释型高级语言，一些大型应用软件如Matlab 就是用C语言开发的。
通过把耗时长的函数用c语言实现，并编译成mex 函数可以加快执行速度。
Matlab调用C/C++的方式主要有两种：利用MEX技术和调用C/C++动态连接库。
libSVM在Matlab中的安装采用的是第一种方式。
在Matlab与C/C++混合编程之前，必须先对Matlab的编译应用程序mex和编译器mbuild进行正确的设置：系统XP，Matlab版本2013a，C编译器为VS2010.1. 下载libSVM下载链接：D:\Program Files\matlab 2013a\toolbox\libsvm-3.18\matlab下载好保存到合适的路径，推荐Matlab安装目录下的toolbox中2. 解压文件3. 将libSVM所在的文件夹加入Matlab的搜索路径，在菜单栏的Set Path中可以设置。
Matlab执行程序时，如果在当前路径下没有找到所需的文件，会在搜索路径中继续寻找，所以要确保要使用的文件至少在搜索路径中。
如果Matlab 提示找不到文件，而文件又真是存在，很可能的原因是忘记将文件所在目录添加到Matlab的搜索路径下了。
4. 设置mex，这里要先将Matlab的当前目录切换到libsvm安装目录下的matlab子文件夹上。
这一步在mex的设置时并不是必须的，而是在后面的步骤时必须的，但是为了防止后面忘记，所以这里设置完搜索路径顺便设置当前目录。
SVM学习笔记（一）：libsvm参数说明（转）
SVM学习笔记（⼀）：libsvm参数说明（转）LIBSVM数据格式需要----------------------决策属性条件属性a 条件属性b ...2 1:7 2:5 ...1 1:4 2:2 ...数据格式转换----------------------当数据较少时，可以⽤formatdatalibsvm轻松地将⽂本数据转换成为svm⼯具使⽤的数据。
使⽤⽅法为：1，打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。
输⼊格式为：条件属性a 条件属性b ... 决策属性7 5 (2)4 2 (1)输出数据格式是决策属性条件属性a 条件属性b ...2 1:7 2:5 ...1 1:4 2:2 ...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（如果没有宏选项，点击“开始--excel选项---在功能区显⽰“开发⼯具”选项卡”）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。
svm参数说明----------------------如果你要输出类的概率，⼀定要有-b参数svm-train training_set_file model_filesvm-predict test_file model_fileoutput_file⾃动脚本：python easy.py train_data test_data⾃动选择最优参数，⾃动进⾏归⼀化。
对训练集合和测试结合，使⽤同⼀个归⼀化参数。
-c：参数-g: 参数-v：交叉验证数-s svm_type : set type of SVM (default 0)0 -- C-SVC1 -- nu-SVC2 -- one-class SVM3 -- epsilon-SVR4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernelfunction (default 2)0 -- linear: u'*v1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)-d degree : set degree in kernel function(default 3)-g gamma : set gamma in kernel function(default 1/num_features)-r coef0 : set coef0 in kernel function(default 0)-c cost : set the parameter C of C-SVC,epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)-n nu : set the parameter nu of nu-SVC,one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)-p epsilon : set the epsilon in lossfunction of epsilon-SVR (default 0.1)-m cachesize : set cache memory size in MB(default 100)-e epsilon : set tolerance of terminationcriterion (default 0.001)-h shrinking: whether to use the shrinkingheuristics, 0 or 1 (default 1)-b probability_estimates: whether to traina SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)（如果需要估计分到每个类的概率，则需要设置这个）-wi weight: set the parameter C of class ito weight*C, for C-SVC (default 1)Thek in the -g option means the number of attributes in the input data.libsvm使⽤误区----------------------(1) 直接将训练集合和测试集合简单归⼀化到[0,1]区间，可能导致实验结果很差。
使用VBA实现自动化数据转换的方法
使用VBA实现自动化数据转换的方法在数据处理和分析的过程中，经常需要将不同格式的数据进行转换和整理，以便进一步的处理和分析。
手动进行数据转换不仅费时费力，还容易出现错误。
使用VBA（Visual Basic for Applications）可以帮助我们实现自动化的数据转换，提高工作效率和准确性。
VBA是一种基于Microsoft的Visual Basic编程语言，可以与各种Microsoft Office应用程序（如Excel、Word和PowerPoint）交互。
在Excel中，VBA可以用于自动运行宏，自动生成和更新报表，以及执行各种复杂的数据操作，包括数据转换。
下面是一些使用VBA实现自动化数据转换的方法：1. 准备数据在开始使用VBA之前，首先需要准备好要处理的数据。
确保数据以正确的格式和结构存储在Excel工作表中。
如果数据来自其他来源，可以使用Excel的导入功能将其导入到工作表中。
2. 打开VBA编辑器在Excel中，按下"ALT + F11"组合键可以打开VBA编辑器。
在VBA编辑器中，可以编写和编辑VBA代码。
3. 创建新的VBA模块在VBA编辑器中，可以创建新的VBA模块来存储和管理VBA代码。
在菜单栏上选择"插入"，然后选择"模块"，即可创建一个新的VBA模块。
4. 编写VBA代码在VBA模块中，可以开始编写VBA代码以实现数据转换。
以下是一个示例代码，用于将一个工作表中的数据按行转置为列：```vbaSub 转置数据()Dim 源范围 As RangeDim 目标工作表 As WorksheetDim 目标单元格 As RangeDim 行号 As IntegerDim 列号 As IntegerSet 源范围 = Worksheets("Sheet1").Range("A1:E10") ' 设置源数据范围Set 目标工作表 = Worksheets("Sheet2") ' 设置目标工作表行号 = 1列号 = 1Set 目标单元格 = 目标工作表.Cells(行号, 列号)For Each 单元格 In 源范围目标单元格.Value = 单元格.Value行号 = 行号 + 1Set 目标单元格 = 目标工作表.Cells(行号, 列号)If 行号 > 目标工作表.Columns.Count Then行号 = 1列号 = 列号 + 1Set 目标单元格 = 目标工作表.Cells(行号, 列号)End IfNext 单元格End Sub```在上述代码中，首先定义了一些变量，如源范围、目标工作表和目标单元格。
VBA中数据转换和导入的实用技巧
VBA中数据转换和导入的实用技巧在利用VBA进行数据处理和分析时，数据的转换和导入是一项非常重要的任务。
本文将介绍一些VBA中的实用技巧，帮助您高效地完成数据转换和导入的工作。
一、数据转换技巧1. 文本转换为数字类型在某些情况下，我们需要将文本转换为数字类型才能进行数值计算。
在VBA中，可以使用`Val`函数来将文本转换为数字类型。
例如，要将单元格A1中的文本转换为数字类型，可以使用以下代码：```Dim number As Doublenumber = Val(Range("A1").Value)```2. 日期转换为文本类型有时候，我们需要将日期格式转换为文本格式，以满足特定的需求。
在VBA中，可以使用`Format`函数将日期转换为文本类型，并指定日期的显示格式。
例如，将当前日期转换为"YYYY-MM-DD"的格式，可以使用以下代码：```Dim dateText As StringdateText = Format(Date, "YYYY-MM-DD")```3. 单元格范围转换为数组将单元格范围转换为数组可以更方便地操作数据。
在VBA中，可以使用`Value`属性将单元格范围的数据转换为二维数组。
例如，将A1:B10范围内的数据转换为数组，可以使用以下代码：```Dim dataArr As VariantdataArr = Range("A1:B10").Value```4. 删除重复值处理包含重复值的数据时，我们常常需要删除这些重复值。
在VBA中，可以使用`RemoveDuplicates`方法来删除指定范围内的重复值。
例如，要删除A1:A10范围内的重复值，可以使用以下代码：```Range("A1:A10").RemoveDuplicates Columns:=1, Header:=xlNo```二、数据导入技巧1. 从文本文件导入数据有时候，我们需要从外部的文本文件导入数据到Excel 中进行进一步处理。
VBA中的数据格式转换与规整技巧
VBA中的数据格式转换与规整技巧在VBA中，数据格式转换和规整是非常常见且重要的操作。
它们对于处理和分析大量数据非常有用，能够提高工作效率和数据准确性。
本文将探讨VBA中的一些数据格式转换和规整技巧，帮助您更好地处理数据。
一、数据格式转换技巧1. 文本转换为数值类型在处理数据时，有时候会遇到文本格式的数字。
如果希望对这些数字进行计算，需要将其转换为数值类型。
VBA中可以使用Val函数或CDbl函数来实现。
Val函数会忽略文本中的非数字字符，只返回其中的数字。
CDbl函数则可以将文本转换为双精度浮点数。
示例代码：```vbaDim textValue As StringDim numericValue As DoubletextValue = "123.45"numericValue = CDbl(textValue)MsgBox numericValue```2. 日期格式转换在处理日期数据时，有时候会遇到不同的日期格式。
VBA中可以使用CDate 函数将文本格式的日期转换为日期类型。
CDate函数可以自动识别各种常见日期格式。
示例代码：```vbaDim textDate As StringDim dateValue As DatetextDate = "2022-01-01"dateValue = CDate(textDate)MsgBox dateValue```3. 数值格式转换为文本有时候，需要将数值格式转换为文本格式。
VBA中可以使用CStr函数或Format函数来实现。
CStr函数可以将数值转换为文本，而Format函数则可以控制文本的显示格式。
示例代码：```vbaDim numericValue As DoubleDim textValue As StringnumericValue = 123.45textValue = CStr(numericValue)textValue = Format(numericValue, "0.00")MsgBox textValue```二、数据规整技巧1. 删除重复数据在处理数据时，经常需要删除重复的数据。
formatdatalibsvm转换实例
formatdatalibsvm转换实例如何使用Python中的formatdatalibsvm库将数据转换为libsvm格式？在数据分析和机器学习领域，数据的格式往往会影响到算法的运行和性能。
而libsvm是一种常用的数据格式，适用于分类问题，尤其是在支持向量机（SVM）算法中。
为了能够更好地使用libsvm格式，我们可以使用Python中的formatdatalibsvm库来将数据转换为该格式。
本文将从头开始，一步一步地介绍如何使用formatdatalibsvm库，将数据转换为libsvm格式。
首先，我们需要安装formatdatalibsvm库。
可以使用以下命令在Python 环境中安装该库：pip install formatdatalibsvm安装完毕后，我们就可以开始使用formatdatalibsvm库来进行数据转换了。
首先，我们需要准备好输入数据。
假设我们有一个名为"data.csv"的数据文件，其中包含了一些样本的特征和对应的标签。
数据文件的第一列是标签列，后面的列是特征列。
为了演示方便，我们可以创建一个包含10个样本的虚拟数据集，如下所示：label,feature1,feature2,feature31,0.5,0.7,0.20,0.1,0.3,0.81,0.9,0.4,0.60,0.2,0.6,0.91,0.8,0.3,0.40,0.3,0.5,0.71,0.7,0.6,0.10,0.4,0.2,0.51,0.6,0.8,0.30,0.5,0.4,0.6接下来，我们可以编写Python代码来使用formatdatalibsvm库将数据转换为libsvm格式。
首先，我们需要导入formatdatalibsvm库，然后读取数据文件，并将数据分成特征矩阵和标签矩阵两部分：pythonimport formatdatalibsvm as fdl# 读取数据文件data = fdl.read_data("data.csv")# 提取特征矩阵和标签矩阵features = data.iloc[:, 1:].valueslabels = data.iloc[:, 0].values然后，我们可以使用formatdatalibsvm库中的`convert_to_libsvm`函数将数据转换为libsvm格式。
OXTS 数据格式
OXTS 数据格式
JSON格式
CSON格式
1、libsvm数据格式
[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] … [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …：训练和测试数据的格式必须相同，都如上所示。
测试数据中的目标值是为了计算误差用。
1、libsvm数据格式制作
b.然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最上角单元格，接着工具->宏->执行FormatDataToLibsvm宏。
就可以得到libsvm要求的数据格式。
libsvm使用的训练数据和检验数据文件格式如下： label 目标值，就是说class（属于哪一类），就是你要分类的种类，通常是一些整数。
index 是有顺序的索引，通常是连续的整数。
就是指特征编号，必须按照升序排列 value 就是特征值，用来train的数据，通常是一堆实数组成。
即：目标值第一维特征编号：第一维特征值第二维特征编号：第二维特征值…目标值第一维特征编号：第一维特征值第二维特征编号：第二维特征值…
c当然有可以写代码进行转换，可以看下具体怎么转换，但是目前各种语言基本都有封装好的函数，可以直接采用。
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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
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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)
输出数据格式是
决策属性条件属性a 条件属性b ...
2 1:7 2:5 ...
1 1:4 2:
2 ...
P.S. 在第2步时，执行下面还有另一个选项（FormatDatafromLibsvm）这个可以把libsvm 数据的格式重新转回来，转到你第1步时刚拷贝到excel里的数据形式。
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