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详细步骤如下:
1.下载libsvm
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
我的matlab版本 R2010a,我的libsvm版本3.12
2.解压至指定目录
将libsvm解压至D:\MATLAB\R2010a\toolbox下,你也可以解压至你喜欢的地方。
3.设置路径
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:
4.编译libsvm
我的编译器是VC++ 6.0
首先在matlab设置当前目录为 D:\MATLAB\R2010a\toolbox\libsvm-3.12\matlab
5.执行编译
在matlab命令窗口中输入
mex -setup
显示
输入y
Compiler:
需要你选择编译器
我输入的是3 即选择VC++ 6.0
再次确认自己的选择,输入y
编译器选择好了之后,用make.m编译
命令窗口输入make
可以看到新编译出4个文件libsvmread.mexw32,libsvmwrite.mexw32,svmtrain.mexw32,svmpredict.mexw32
在命令窗口中输入
load heart_scale;
此时需注意,libsvm 3.12中提供的是c++版本的数据集heart_scale,这里需要加载matlab版本的数据集。
这两个数据集有什么不同呢?
C++版本的数据集里面如果某一个样本的某一个特征为0,这个特征可以不写在数据集中,但是在matlab版本中,必须要写出来。
否则的话,会报这样一个错误:
此时你可以选择下载matlab型的数据集,给一个链接。
http://download.csdn.net/detail/boruoshui/4881338
然后读取数据集
libsvmread('heart_scale');
完成该步骤后发现Workspace中出现了heart_scale_inst 和 heart_scale_label,说明正确。
[predicted_label, accuracy, decision_values]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model)
证明libsvm安装成功,可以进行其他的实验了。