libsvm使用说明
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。
libsvm参数说明
libsvm参数说明简介libsvm是一个支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的软件包，由台湾大学林智仁教授等人开发。
它提供了用于二分类和多分类的高效实现，并支持回归和异常检测。
libsvm的主要优势在于其高效的内存使用和计算速度，尤其适用于处理小到中等规模的数据集。
它支持多种核函数，包括线性核、多项式核、高斯核等，可以灵活地适应不同的数据特征。
在使用libsvm进行机器学习任务时，我们需要了解它的参数设置，以便根据具体情况进行调整，以获得更好的性能。
参数说明-s type这个参数用于设置SVM的类型，即用于解决什么类型的问题。
常用的取值有：•0：C-SVC（用于多分类问题）•1：nu-SVC（用于多分类问题）•2：one-class SVM（用于异常检测问题）•3：epsilon-SVR（用于回归问题）•4：nu-SVR（用于回归问题）-t kernel_type这个参数用于设置核函数的类型。
常用的取值有：•0：线性核函数•1：多项式核函数•2：高斯核函数•3：径向基核函数•4：sigmoid核函数-c cost这个参数用于设置惩罚因子（C）的值。
C越大，对误分类的惩罚越重，容错率越低；C越小，对误分类的惩罚越轻，容错率越高。
-g gamma这个参数用于设置高斯核函数和径向基核函数的gamma值。
gamma越大，决策边界越复杂，容易过拟合；gamma越小，决策边界越简单，容易欠拟合。
-p epsilon这个参数用于设置epsilon-SVR中的epsilon值，表示对于回归问题的容错范围。
epsilon越小，容错范围越小，模型越精确；epsilon越大，容错范围越大，模型越宽松。
-n nu这个参数用于设置nu-SVC、one-class SVM和nu-SVR中的nu值，表示支持向量的比例。
nu越大，支持向量的比例越高，模型越复杂；nu越小，支持向量的比例越低，模型越简单。
libsvm参数说明
libsvm参数说明（实用版）目录1.引言2.LIBSVM 简介3.LIBSVM 参数说明4.使用 LIBSVM 需要注意的问题5.结束语正文1.引言支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种非常强大和灵活的监督学习算法，它可以用于分类和回归任务。
在 SVM 的研究和应用中，LIBSVM 是一个非常重要的工具，它为 SVM 的实现和应用提供了强大的支持。
本文将对 LIBSVM 的参数进行详细的说明，以帮助读者更好地理解和使用这个工具。
2.LIBSVM 简介LIBSVM 是一个开源的 SVM 实现库，它提供了丰富的功能和接口，可以支持多种操作系统，包括 Windows、Linux 和 Mac OS 等。
LIBSVM 主要包括三个部分：svm-train、svm-predict 和 svm-plot。
svm-train 用于训练 SVM 模型，svm-predict 用于预测新数据，svm-plot 用于绘制各种图表，以便于观察和分析模型性能。
3.LIBSVM 参数说明LIBSVM 的参数设置对于模型的性能至关重要。
以下是一些常用的参数及其说明：- -train：用于指定训练数据的文件名。
- -test：用于指定测试数据的文件名。
- -model：用于指定模型文件的名称。
- -参数：用于设置 SVM 模型的参数，例如 C、核函数等。
- -cache-size：用于设置缓存大小，以加速训练过程。
- -tolerance：用于设置收敛阈值，控制训练过程的终止条件。
- -shrinking：用于设置是否使用启发式方法进行训练。
- -probability：用于设置是否计算预测概率。
4.使用 LIBSVM 需要注意的问题在使用 LIBSVM 时，需要注意以下问题：- 设置合适的参数：LIBSVM 的参数设置对模型性能有很大影响，需要根据具体问题和数据集进行调整。
- 特征选择：在实际应用中，特征选择对于模型性能至关重要。
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参数说明
libsvm参数说明摘要：一、libsvm 简介- 什么是libsvm- libsvm 的作用二、libsvm 参数说明- 参数分类- 参数详细说明- 核函数参数- 松弛参数- 惩罚参数- 迭代次数参数- 其他参数三、libsvm 参数调整- 参数调整的重要性- 参数调整的方法正文：【libsvm 简介】libsvm 是一款广泛应用于机器学习领域的开源软件，全称是“LIBSVM”，它提供了支持向量机（SVM）的完整实现，可以用于分类和回归等多种任务。
libsvm 不仅支持常见的数据集格式，还提供了丰富的API 接口，方便用户进行二次开发和应用。
libsvm 的主要作用是帮助用户解决高维数据分类和回归问题。
在面对高维数据时，传统的分类算法可能会遇到“维数灾难”，导致分类效果不佳。
而libsvm 通过使用核函数技术，将高维数据映射到低维空间，从而有效地解决了这个问题。
【libsvm 参数说明】libsvm 提供了丰富的参数供用户调整，以达到最佳分类效果。
这些参数主要分为以下几类：1.核函数参数：包括核函数类型（如线性核、多项式核、径向基函数核等）和核函数参数（如径向基函数核的核径宽）。
2.松弛参数：用于控制分类间隔的大小，对最终分类结果有一定影响。
3.惩罚参数：控制模型对误分类的惩罚力度，对分类效果有重要影响。
4.迭代次数参数：控制支持向量机算法的迭代次数，影响模型的收敛速度。
5.其他参数：如学习率、最小化目标函数的迭代次数等。
【libsvm 参数调整】参数调整是libsvm 使用过程中非常重要的一环，合适的参数设置可以使模型达到更好的分类效果。
参数调整的方法主要有以下几种：1.网格搜索法：通过遍历参数空间的各个点，找到最佳参数组合。
这种方法适用于参数空间较小的情况。
2.随机搜索法：在参数空间中随机选取一定数量的点进行遍历，找到最佳参数组合。
这种方法适用于参数空间较大，且网格搜索法效果不佳的情况。
3.贝叶斯优化法：利用贝叶斯理论，对参数进行加权调整，以提高搜索效率。
libsvm使用说明_光环大数据培训机构
libsvm使用说明_光环大数据培训机构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的功能。
该软件包可以在.tw/~cjlin/免费获得。
——简介摘录自《LIBSVM使用方法.pdf》libsvm编译安装以Java版为例，下载libsvm-3.20.zip后，从java目录中得到全部源码，其他不以.java结尾的都是无关的文件。
新建Maven项目，或者直接clone我的Maven repository，项目结构如图：数据集获取数据集libsvm-3.20.zip中附带了一个heart_scale数据集，其主页上也提供了很多数据集，我整理了三个作为例子：数据集格式libsvm每行使用的格式如下：<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> …label为类别标号，index为特征序号，value为特征的值value为0时该项可以省略（大规模数据时节省存储空间）比如dataset/iris.scale.txt：1 1:-0.555556 2:0.5 3:-0.694915 4:-0.753 1:-0.166667 2:-0.333333 3:0.38983 4:0.9166672 1:-0.333333 2:-0.75 3:0.0169491 4:-4.03573e-081 1:-0.833333 3:-0.864407 4:-0.9166671 1:-0.611111 2:0.0833333 3:-0.864407 4:-0.9166673 1:0.611111 2:0.333333 3:0.728813 4:13 1:0.222222 3:0.38983 4:0.5833332 1:0.222222 2:-0.333333 3:0.220339 4:0.1666672 1:-0.222222 2:-0.333333 3:0.186441 4:-4.03573e-08…这是（UCI / Iris Plant, 4 features, 3 classes）提供的数据集，一共4个特征，3种类：1. sepal length in cm2. sepal width in cm3. petal length in cm4. petal width in cm5. class:— Iris Setosa— Iris Versicolour— Iris Virginica分别描述了3种鸢尾花。
libsvm参数说明
libsvm参数说明【原创版】目录1.概述2.安装与配置3.参数说明4.应用实例5.总结正文1.概述LIBSVM 是一个开源的支持向量机（SVM）算法库，它可以在多种平台上运行，包括 Windows、Linux 和 Mac OS。
LIBSVM 提供了一系列用于解决分类和回归问题的工具和算法，它的核心是基于序列最小化算法的支持向量机。
2.安装与配置在使用 LIBSVM 之前，需要先安装它。
在 Windows 平台上，可以直接下载LIBSVM 的二进制文件，然后设置环境变量。
对于 Linux 和 Mac OS 平台，需要先安装相应的依赖库，然后编译并安装 LIBSVM。
在安装完成后，需要配置 LIBSVM 的参数，包括选择核函数、设置惩罚参数等。
这些参数对于支持向量机的性能至关重要，需要根据实际问题进行调整。
3.参数说明LIBSVM 的参数主要包括以下几个方面：- 核函数：LIBSVM 支持多种核函数，包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和 Sigmoid 核。
核函数的选择取决于问题的性质，需要根据实际问题进行选择。
- 惩罚参数：惩罚参数用于控制模型的复杂度，避免过拟合。
惩罚参数的取值范围是 0 到 1，取值越小，模型的复杂度越高，过拟合的风险也越高。
- 迭代次数：迭代次数用于控制算法的收敛速度，取值越大，收敛速度越快，但可能会影响模型的精度。
- 随机种子：随机种子用于生成随机数，影响模型的初始化和迭代过程。
在实际应用中，建议设置随机种子，以保证模型的可重复性。
4.应用实例LIBSVM 在实际应用中可以用于多种问题，包括分类、回归和排序等。
例如，在人脸检测、车牌识别和文本分类等问题中，可以使用 LIBSVM 来实现支持向量机算法。
5.总结LIBSVM 是一个功能强大的支持向量机库，它提供了多种核函数和参数设置，可以用于解决多种实际问题。
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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。
如何使用MATLAB-LIBSVM
如何使用matlab-libsvm测试数据？首先需要声明的是，本文是根据MA TLAB技术论坛的视频Libsvm的下载、安装和使用（《Learn SVM Step by Step》by faruto2），自己经过实践后做的一个总结，希望对需要的人有用！1、Libsvm官方提供的测试数据（原始数据格式是给libsvmC++版本使用，在MA TLAB平台下需要使用libsvmread进行格式转换）：.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/以breast-cancer_scale数据集为例，下面介绍具体操作，操作之前必须保证打开的MA TLAB环境下，当前目录是…\libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]\matlab即下图所示：然后输入下面代码：[label_vector,instance_matrix]=libsvmread(‘breast-cancer_scale.txt’)model=svmtrain(label_vector,instance_matrix)[plabel,accuracy]=svmpredict(label_vector,instance_matrix,model)2、UCI数据库：/ml/datasets.html下面以wine_data数据集为例，介绍具体操作：先将下载好的wine.data数据集放在…\libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]\matlab文件夹下面，必须保证打开的MA TLAB环境下，当前目录如下图所示：然后在打开的MA TLAB环境下，File->Import Data…->文件类型（all files）->选择wine.data，接下来输入下面代码：wine_label=wine(:,1)结果如图所示wine_data=wine(:,2:end)结果如图所示savewinedata.mat结果如图所示loadwinedata结果如图所示modelw=svmtrain(wine_label,wine_data)结果如图所示[plabelw,accuracyw]=svmpredict(wine_label,wine_data,modelw) 结果如图所示。
libsvm函数库使用说明
libsvm函数库使用说明本文大部分来自Felomeng的翻译，原文是《Felomeng翻译：libsvm2.88之函数库的使用》。
2.88版本的README文件和libsvm3.0的README文件差不多，3.0版本的README见这里：/4001-libsvm3.0_READMELibrary Usage=============这些函数和结构都在头文件“svm.h”中有声名。
你需要在你的C/C++源文件中添加#include “svm.h”语句，在连接时需要将你的程序与svm.cpp连接。
具体使用方法可以参考“svm-train.c”和“svm-predict.c”的使用示例。
在文件svm.h中使用LIBSVM_VERSION定义了版本号，以便读者查阅。
在对测试数据进行分类之前，需要先使用训练数据建立一个支持向量模型。
模型可以以文件的形式存储以备以后使用。
一旦建立好了支持向量机模型，就可以用它来对新的数据进行分类了。
-函数：struct svm_model *svm_train(const struct svm_problem *prob, const struct svm_parameter *param);这个函数根据给定的参数和训练数据构建并返回一个支持向量机模型。
结构体svm_problem将问题形式化：struct svm_problem{int l;double *y;struct svm_node **x;};其中“l”表示训练数据的实例数，而“y”是一个数组，用于存放它们的目标值。
（类型值用整型数据，回归值用实数）“x”是一个数组指针，每一个指针指向一个稀疏的训练向量（即一个svm_node数组）。
例如，如果我们有如下的训练数据：LABEL ATTR1 ATTR2 ATTR3 ATTR4 ATTR5----- ----- ----- ----- ----- -----1 0 0.1 0.2 0 02 0 0.1 0.3 -1.2 01 0.4 0 0 0 02 0 0.1 0 1.4 0.53 -0.1 -0.2 0.1 1.1 0.1于是svm_problem的构成如下：l = 5y -> 1 2 1 2 3x -> [ ] -> (2,0.1) (3,0.2) (-1,?)[ ] -> (2,0.1) (3,0.3) (4,-1.2) (-1,?)[ ] -> (1,0.4) (-1,?)[ ] -> (2,0.1) (4,1.4) (5,0.5) (-1,?)[ ] -> (1,-0.1) (2,-0.2) (3,0.1) (4,1.1) (5,0.1) (-1,?)其中（索引，值）存储在结构“svm_node”中：struct svm_node{int index;double value;};当索引为-1时表示已经到达向量的末端。
libsvm参数说明
libsvm参数说明摘要：一、libsvm 简介1.libsvm 的作用2.libsvm 的安装和使用二、libsvm 参数说明1.核函数选择2.C 参数调整3.罚参数选择4.迭代次数选择5.其他参数三、libsvm 参数调整策略1.交叉验证2.网格搜索3.启发式方法四、libsvm 在实际应用中的案例分析1.情感分析2.文本分类3.图像分类正文：一、libsvm 简介libsvm 是一款常用的支持向量机（SVM）开源实现库，它提供了C、Python、Java 等语言的接口，方便用户在不同平台上进行使用。
libsvm 具有较高的效率和准确性，被广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域。
1.libsvm 的作用libsvm 主要作用是实现支持向量机算法，它可以解决分类和回归问题，包括线性分类和非线性分类。
此外，libsvm 还提供了核函数，使得它可以处理高维数据和复杂数据的分类问题。
2.libsvm 的安装和使用libsvm 的安装过程比较简单，只需要按照官方文档的指导进行操作即可。
安装完成后，可以通过调用libsvm 提供的API 进行模型的训练和预测。
二、libsvm 参数说明libsvm 提供了丰富的参数供用户调整，以达到最佳的效果。
1.核函数选择核函数是libsvm 的重要组成部分，它决定了libsvm 如何处理输入数据。
libsvm 提供了多种核函数，如线性核、多项式核、径向基函数核等。
用户可以根据问题的特点选择合适的核函数。
2.C 参数调整C 参数是libsvm 中的一个重要参数，它控制了模型的软约束程度。
较小的C 值会使得模型更加灵活，可能导致过拟合；较大的C 值会使得模型更加严格，可能导致欠拟合。
因此，合理调整C 参数对于模型的性能至关重要。
3.罚参数选择罚参数是libsvm 中的另一个重要参数，它控制了模型对训练数据的惩罚程度。
较小的罚参数会导致模型对训练数据的拟合程度过高，可能会导致过拟合；较大的罚参数会使得模型对训练数据的拟合程度降低，可能会导致欠拟合。
LIBSVM 使用方法简介
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 K(x,y) e x y = -g - ；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。
一. LIBSVM 使用的数据格式LIBSVM使用的训练数据和测试数据文件格式如下：：：< value2> …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，表示特征的序号；为实数，也就是我们常说的特征值或自变量。
当特征值为0 时，特征序号与特征值value都可以同时省略，即index可以是不连续的自然数。
与第一个特征序号、前一个特征值与后一个特征序号之间用空格隔开。
测试数据文件中的label 只用于计算准确度或误差，如果它是未知的，只需用任意一个数填写这一栏，也可以空着不填。
例如：+1 1:0.708 2:1 3:1 4:-0.320 5:-0.105 6:-1 8:1.21二. svmscale 的用法对数据集进行缩放的目的在于：1）避免一些特征值范围过大而另一些特征值范围过小；2）避免在训练时为了计算核函数而计算内积的时候引起数值计算的困难。
因此，通常将数据缩放到[ -1,1]或者是[0,1]之间。
LibSVM在matlab中的使用
LibSVM 在matlab 中的使⽤搞了⼀天，看了很多资料，终于搞好了matlab 中调⽤⼤⽜写好的svm 库，将结果告诉⼤家避免以后⾛弯路。
1. 参考⽹站：2. 操作流程：请注意：详细操作流程请参考上⾯的“详解”⽹站，这⾥只说⼤框架和详解⾥没有提到的问题。
A.设置pathFile->set path ->add with subfolders->加⼊libsvm-3.11⽂件夹的路径B. 在matlab 中编译⽬的：将libsvm-3.11\matlab 中 libsvmwrite.c 等 C++⽂件编译成 libsvmread.mexw32 等matlab ⽂件，这样就可以在command window 中被直接调⽤了。
注意：在最外⾯的Readme 中有提到已经有编译好的⽂件，⽐如在libsvm-3.11\windows 中也会看到libsvmread.mexw32,但这⾥不要被误导！还是需要你⾃⼰再编译⼀遍的！（还有如果matlab 版本太低，如matlab 7.0是不能⽤VS 作为编译器的，只能⽤VC++ 6.0，这是我劝你给matlab 升级吧！别装vc 了~我就是这样，升级到Matlab 2011b 就可以⽤VS2008做编译器了）C.加载数据集就是这⾥搞了我⼀下午！加载数据集有两个数据集，⼀个是C++的， ⼀个是matlab 的。
libsvm 库中下载的是C++数据，所以matlab 加载我们下载的heart_scale 是会报错的：<这就是视频中遗漏的⼩问题>这时怎么办？法2、⽤libsvmread ⽽⾮load ，就是这⾥这样就可以加载数据集了，完成该步骤后发现Workspace 中出现了heart_scale_inst 和 heart_scale_label,说明正确。
ok ，下⼀步我们来测试svm 的训练和predictD.train & predict可以看到结果：=========================MAC 版如何在matlab 中使⽤libsvm=========================下⾯说下mac 怎么⽤libsvm ，这⾥的问题是mex -setup 的问题，需要安装⼀个补丁。
libsvm使用详细说明
libsvm使⽤详细说明⼀，简介LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)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，因此成为⽬前国内应⽤最多的SVM的库。
详细的使⽤说明及博主博客见下链接：Java——主要是应⽤于java平台；Python——是⽤来参数优选的⼯具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)，参数优选（grid），集成测试(easy),数据检查(checkdata)；windows——包含libSVM四个exe程序包，我们所⽤的库就是他们，⾥⾯还有个heart_scale，是⼀个样本⽂件，可以⽤记事本打开，⽤来测试⽤的。
⼆，我的使⽤⼼得：使⽤windows 下的⼯具：1. 打开cmd 命令⾏，定位到windows⽂件夹的⽬录下。
2. 进⾏libsvm训练，输⼊命令 svm-train[参数的选择] file_name。
参数的选择：根据你的任务，选择分类或者回归模型等，命令⾏中有提⽰。
file_name,是训练的⽂件名称，⽂件格式如下：Label 1:value 2:value ….Label：是类别的标识，⽐如上节train.model中提到的1 -1，你可以⾃⼰随意定，⽐如-10，0，15。
当然，如果是回归，这是⽬标值，就要实事求是了。
Value：就是要训练的数据，从分类的⾓度来说就是特征值，数据之间⽤空格隔开⽐如: -15 1:0.708 2:1056 3:-0.3333需要注意的是，如果特征值为0，特征冒号前⾯的(姑且称做序号)可以不连续。
如：-15 1:0.708 3:-0.3333我采⽤4w维的向量做训练，libsvm 速度还可以，⽀持向量的稀疏表⽰。
训练结束后，可以看到原来训练⽂件⽬录下，多了个model ⽂件，记录了训练后的结果。
libsvm参数说明
libsvm参数说明（实用版）目录1.LIBSVM 简介2.LIBSVM 参数说明3.LIBSVM 的使用方法4.LIBSVM 的应用场景5.总结正文1.LIBSVM 简介LIBSVM 是一个开源的支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法库，它可以帮助我们解决分类和回归问题。
支持向量机是一种非常强大和有效的机器学习算法，它可以在各种领域中得到广泛的应用，如人脸检测、车牌识别等。
2.LIBSVM 参数说明在使用 LIBSVM 时，我们需要了解一些基本的参数，这些参数可以影响模型的性能。
以下是一些常用的 LIBSVM 参数及其说明：- -train：训练数据文件- -test：测试数据文件- -model：模型文件- -param：参数文件- -predict：预测数据文件此外，还有一些其他参数，如-v（显示详细信息）、-n（核函数的阶数）、-c（惩罚参数）等。
通过调整这些参数，我们可以优化模型的性能。
3.LIBSVM 的使用方法使用 LIBSVM 的过程可以分为以下几个步骤：（1）准备数据：将数据分为训练集和测试集，确保数据是线性可分的。
（2）训练模型：使用训练集和相应的参数训练 SVM 模型。
（3）预测结果：使用测试集和训练好的模型进行预测。
（4）评估性能：评估模型的性能，并根据需要调整参数以优化性能。
4.LIBSVM 的应用场景LIBSVM 可以广泛应用于各种分类和回归问题中，如人脸检测、车牌识别、文本分类、图像分类等。
在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的核函数（如线性核、多项式核、径向基函数等）并调整相关参数，以获得最佳的模型性能。
5.总结总之，LIBSVM 是一个功能强大的支持向量机库，可以帮助我们解决各种分类和回归问题。
python libsvm 实例
python libsvm 实例Pythonlibsvm是一个基于C++编写的支持向量机(SVM)库，可以在Python中调用。
它提供了各种不同的内核函数、参数优化方式和模型选择工具，使得使用者可以灵活地进行SVM的分类、回归和异常检测等任务。
本文将通过实例介绍Python libsvm的使用方法。
1. 安装Python libsvmPython libsvm可以通过pip安装：```pip install -U libsvm```2. 导入数据在本例中，我们将使用UCI Machine Learning Repository的Iris Dataset作为样本数据。
该数据集包含3种不同的鸢尾花，每种花有50个样本，共计150个样本。
每个样本包含4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
我们将使用这些特征来预测鸢尾花的种类。
首先，我们需要导入数据。
在本例中，我们将使用pandas库来加载CSV文件，并将其转换为NumPy数组。
代码如下：```import pandas as pdimport numpy as np# 加载数据data = pd.read_csv('iris.csv')# 将数据转换为NumPy数组x = np.array(data.iloc[:, :-1])y = np.array(data.iloc[:, -1])```在上面的代码中，我们首先使用pandas库加载Iris Dataset的CSV文件。
然后，我们将数据转换为NumPy数组。
x数组包含所有样本的特征，y数组包含所有样本的类别标签。
3. 数据预处理在使用SVM进行分类任务之前，我们需要对数据进行一些预处理。
首先，我们将使用sklearn库的train_test_split函数将数据分为训练集和测试集。
我们将70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。
代码如下：```from sklearn.model_selection import train_test_split# 将数据分为训练集和测试集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)```其次，我们需要对数据进行标准化处理。
使用libsvm
支持向量机(SVM，Support Vector Machine）是一种基于统计学习理论的模式识别方法，在解决小样本、高维度及非线性的分类问题中应用非常广泛。
LIBSVM是一个由台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的SVM模式识别与回归的软件包，使用简单，功能强大，本文主要介绍其在Matlab中的使用。
4. 添加路径为了以后使用的方便，建议把LIBSVM的编译好的文件所在路径（如C:\libsvm-3.17\matlab）添加到Matlab的搜索路径中。
具体操作为：（中文版Matlab对应进行）HOME -> Set Path -> Add Folder -> 加入编译好的文件所在的路径（如C:\libsvm-3.17\ma tlab）当然也可以把那4个编译好的文件复制到想要的地方，然后再把该路径添加到Matlab的搜索路径中。
LIBSVM软件包中自带有测试数据，为软件包根目录下的heart_scale文件，可以用来测试L IBSVM是否安装成功。
这里的heart_scale文件不能用Matlab的load进行读取，需要使用l ibsvmread读取。
进入LIBSVM的根目录运行以下代码（因为heart_scale文件没有被添加进搜索路径中，其他路径下无法访问这个文件）：如果LIBSVM安装正确的话，会出现以下的运行结果，显示正确率为86.6667%。
使用SVM前首先得了解SVM的工作原理，简单介绍如下。
SVM(Support Vector Machine，支持向量机）是一种有监督的机器学习方法，可以学习不同类别的已知样本的特点，进而对未知的样本进行预测。
SVM本质上是一个二分类的算法，对于n维空间的输入样本，它寻找一个最优的分类超平面，使得两类样本在这个超平面下可以获得最好的分类效果。
这个最优可以用两类样本中与这个超平面距离最近的点的距离来衡量，称为边缘距离，边缘距离越大，两类样本分得越开，SVM就是寻找最大边缘距离的超平面，这个可以通过求解一个以超平面参数为求解变量的优化问题获得解决。
matlab下的LIBSVM的使用
相关参数
-c（默认1，范围(0,+ )）
-n（默认0.5，范围(0,1]） -n（默认0.5，范围(0,1]）
-c（默认1，(0, + )） -p（默认0.1，(0, + )）
-c（默认1，(0, + )）
-n（默认0.5，(0,1]）
Company Logo
主要参数设置
-t(默认2)——选择核函数
Company Logo
测试数据及格式
测试数据集
– libsvm官方提供的测试数据格式是C++版本使用 的，需要使用libsvmread进行格式转换
– UCI数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ集 –等
格式
– 标签 属性编号1:属性值1 属性编号2: 属性值2 – 如：+1 1:0.78 2:1 3:1 ........
如如modelsvmtrainlabeldatac1w12w105companylogo标签1的样本惩罚参数为2标签为1的样本惩罚参数为05主要参数设置?v一般选择5或10交叉检验参数必须大于2当使用此参数时返回的结果不再是一个结构体model分类问题返回的是交叉检验下的平均分类准且率回归问题回归问题返回的是交叉检验下的平均均方差误差返回的是交叉检验下的平均均方差误差companylogo测试数据及格式?测试数据集libsvm官方提供的测试数据格式是c版本使用的需要使用libsvmread进行格式转换uci数据集等companylogo?格式标签属性编号1
Company Logo
编译
make 命令
– 编译后文件夹中会出现多个svmtrain.mexw32、 svmpredict.mexw32等文件。
– .mexw32文件是加密文件，打开为乱码。 – 运行help对这些函数无效
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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。
不过，对于初学者，如果数据不是很大，在libsvm 的tools文件中为大家提供了easy.py。
它可以自动完成从归一化到参数选择的一切所需操作。
使用方法为：easy.py training_file [testing_file](例如有两个TXT文档x,y。
输入格式为Easy.py x.txt y.txt)另外有其他参数选择工具，可以参考tools中的readme说明。
下面，我们先使用easy.py进行分类实验。
（1）使用libsvm进行多分类——利用easy.py工具在使用前，要确保上面环境变量已经配置。
然后将tra_iris.txt、tes_iris.txt拷贝到tools文件夹，以防止写长路径名。
同时，因为gnuplot的安装路径人人都不相同，所以，需要在easy.py 中做相应修改，如下将CODE:D:\greensoft\gnuplot\bin\pgnuplot.exe，改为你的pgnuplot.exe 所在位置。
【syr补充：在“交叉验证寻找最优参数”之前，需要在grid.py中：CODE:中的"G:\Program Files\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"改为你的pgnuplot.exe所在的路径。
】接着，“运行”中输入cmd打开命令行，转到\libsvm-2.9\tool s所在目录，然后，输入命令CODE:预测将结果保存到同目录的文件中。
运行情况如下：easy.JPG程序自动寻参情况图示如下：svmtra_iris_scale.png程序执行的结果在svmtes_iris.txt.predict文件中，规范化结果在svmtra_iris.txt.scale.out中。
从运行情况可看出，其预测精度为Accuracy = 96.6667% (58/60)。
实验数据和结果见附件：libsvm_iris.rar(2009-12-04 09:58:34, Size: 9.34 KB, Downloads: 71)（2）对应上实验，手动使用libsvm进行多分类的方法下面方法是通过分析easy.py所得，均在“运行”cmd命令行执行。
规范化训练样本CODE:交叉验证寻找最优参数CODE:的参数训练模型CODE:化测试样本CODE:使用模型进行分类预测CODE:、svm-scale、svm-predict等名字为windows文件夹中exe文件的名字。
至此，使用libsvm进行分类的完整过程分析介绍，欢迎讨论。
文档2首先．关于初始数据格式问题，我之前忘记看了哪份资料，写的是：<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ...结果我就真的把数据处理成<1><1>:<0.20><2>:<0.72>...使用libsvm时才知道，完全不用那么麻烦。
直接写成：1 1:0.20 2:0.72...就ＯＫ啦～其次，关于svmscale问题。
svmscale简单理解成用于对初始数据进行格式化。
由于始数据可能范围过大或过小,svmscalesvmscale可以先将数据重新scale到适当范围使训练与预测速度更快。
在CMD中进入%libsvm%\windows\目录下，就可以直接调用svmscale了。
关于svmscale的用法，有的资料写的是：svmscale feature.txt feature.scaled实际调用后会发现，没有任何scale文件生成。
但是会提示用法：usage:svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y-lower y-upper] [-ssave-filename] [-r restore-filename] filenamedefault:lower -1 upper 1 no y scaling我尝试根据用法提示将命令写为：svmscale -s feature.scale feture.txt结果会生成scale文件，但是里面存放的不是scale后的结果，而是一些统计一样的数据。
最后是回到了libsvm中下的guide文件，才找到了正确有用的用法：svmscale feature.txt >feature.scale用文本编辑器打开生成的sacle文件，看到想要的结果了吧注意这个>符号，表示输出到某文件中。
再次是svmtain的用法。
其调用格式中本应该有很多复杂的参数设置，包括惩罚因子、核函数参数等。
但是做为最初的实验，可以先不写任何参数，一切使用默认值。
svmtrain feature.scale feature.scale.model然后就会生成一个model文件，并且CMD中会输出train结果。
当然这时候的参数设置都不是最优的，要获取最优的参数，最好是能使用libsvm中附带的easy.py或者grid.py脚本文件。
具体我在昨天的笔记中已经整理出来啦。
最后就是利用训练时生成的模型来进行测试啦。
最初我已经从初始数据中留出了一部分用来测试，（注意这些数据是和训练数据格式一致的，我刚开始多余的把label都删除了，结果发现没这个必要），再把这部分数据文件同样sacle 一下，得到一个predict.scale。
然后就可以拿来测试啦svmpredict predict.scale feature.scale.model result注意格式，我是用featurn.scale.model来对predict.scale进行测试，并且把结果输出到result中（但是这里不需要>符号）。
打开生成的result文件，就会看到测试结果的label号。
CMD中会输出一些结果参数，比如正确率等等。