libsvm工具箱是一款為matlab打造的工具包，專為計算智能研究和應(yīng)用開發(fā)者，學(xué)生，課堂實驗室準(zhǔn)備。功能更足夠強大，一些論文已開始利用它，但即使你是Matlab新手，也很容易學(xué)習(xí)此工具箱。歡迎下載。

libsvm簡介：

LIBSVM是臺灣大學(xué)林智仁（Lin Chih-Jen）教授等開發(fā)設(shè)計的一個簡單、易于使用和快速有效的SVM模式識別與回歸的軟件包，他不但提供了編譯好的可在Windows系列系統(tǒng)的執(zhí)行文件，還提供了源代碼，方便改進、修改以及在其它操作系統(tǒng)上應(yīng)用；該軟件對SVM所涉及的參數(shù)調(diào)節(jié)相對比較少，提供了很多的默認參數(shù)，利用這些默認參數(shù)可以解決很多問題；并提供了交互檢驗（Cross Validation）的功能。該軟件可以解決C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等問題，包括基于一對一算法的多類模式識別問題。

libsvm matlab工具箱安裝方法：

一。下載libsvm

在綠色資源網(wǎng)的網(wǎng)站上下載 libsvm-3.12.zip文件，解壓后放在任意目錄下，最好放在MATLAB工具箱中，比如 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12下。

二。配置編譯器

打開 matlab，切換到C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12\matlab目錄下，鍵入以下命令：

mex –setup

出現(xiàn)提示語句

Please choose your compiler for building MEX-files:

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?n %這次是選擇編譯器，輸入n，選擇自定義的編譯器

出現(xiàn)以下選項（因電腦而異）

Select a compiler:

[1] Intel C++ 11.1 （with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker）

[2] Intel Visual Fortran 11.1 （with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker）

[3] Intel Visual Fortran 11.1 （with Microsoft Visual C++ 2008 Shell linker）

[4] Lcc-win32 C 2.4.1

[5] Microsoft Visual C++ 6.0

[6] Microsoft Visual C++ 2005 SP1

[7] Microsoft Visual C++ 2008 SP1

[8] Microsoft Visual C++ 2010

[9] Microsoft Visual C++ 2010 Express

[10] Open WATCOM C++

[0] None

Compiler: 8%可以用其他的，出現(xiàn)以下提示語句

Your machine has a Microsoft Visual C++ 2010 compiler located at

C:\Program Files\Microsoft visual studio 10.0. Do you want to use this compiler [y]/n?

編譯器默認路徑，確認正確輸入y，更改路徑，輸入n

輸入y出現(xiàn)再次確認

Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C++ 2010

Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0

Are these correct [y]/n? y

編譯器配置完成

Trying to update options file: C:\Documents and Settings\zhangduokun\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2011a\mexopts.bat

From template:              C:\PROGRA~1\MATLAB\R2011a\bin\win32\mexopts\msvc100opts.bat

Done . . .

三。編譯

輸入命令

》 make

》

%編譯完成

系統(tǒng)就會生成svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32，libsvmread.mexw32和libsvmwrite.mexw32等文件（對于 Matlab 7.1以下上版本，生成的對應(yīng)文件為svmtrain.dll，svmpredict.dll和 read_sparse.dll，沒做測試），然后可以在matlab的菜單 File->Set Path->add with subfolders（可直接用Add Folder）里，把 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12\matlab目錄添加進去，這樣以后在任何目錄下都可以調(diào)用 libsvm的函數(shù)了。

四。測試

為了檢驗 libsvm和 matlab之間的接口是否已經(jīng)配置完成，可以在 matlab下執(zhí)行以下命令：

》load heart_scale

完成該步驟后發(fā)現(xiàn)Workspace中出現(xiàn)了heart_scale_inst和 heart_scale_label,說明正確

》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）； %

Accuracy = 86.6667% （234/270） （classification）%  done

如果運行正常并生成了model這個結(jié)構(gòu)體（其中保存了所有的支持向量及其系數(shù)），那么說明 libsvm和matlab 之間的接口已經(jīng)完全配置成功。

libsvm使用方法：

LIBSVM 使用的一般步驟是：

1） 按照LIBSVM軟件包所要求的格式準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集；

2） 對數(shù)據(jù)進行簡單的縮放操作；

3） 考慮選用RBF 核函數(shù)；

4） 采用交叉驗證選擇最佳參數(shù)C與g ；

5） 采用最佳參數(shù)C與g 對整個訓(xùn)練集進行訓(xùn)練獲取支持向量機模型；

6） 利用獲取的模型進行測試與預(yù)測。

溫馨提示：

1. matlab自帶了C編譯器Lcc-win32C，但是libsvm原始版本是C++實現(xiàn)的，因此需要C++的編譯器來編譯，這就是不適用matlab默認編譯器而選擇其他C++編譯器的原因。

matlab支持的編譯器也是有限的，可以查看不同版本matlab支持的編譯器列表

2. 如果matlab版本太低，如matlab 7.0是不能用VS作為編譯器的，只能用VC++ 6.0

3. .mexw32 文件是經(jīng)過加密的，打開是亂碼，函數(shù)本身沒有幫助。

例如輸入 help svmpredict會出現(xiàn)報錯： svmpredict not found

工具箱libsvm-3.12\matlab中README文件才是幫助文件。

但是輸入help svmtrain會出現(xiàn)幫助信息，其實出現(xiàn)的是系統(tǒng)自帶的svmtrain函數(shù)，沒有l(wèi)ibsvm工具箱中的好用。

4.在新版本libsvm3.12中，文件夾libsvm-3.12\windows中已經(jīng)有編譯好的程序，可以直接使用，只需要把libsvm-3.12\windows添加到matlab路徑中即可，不需要編譯的過程。當(dāng)然最好還是自己編譯一遍，因為編譯環(huán)境不同會導(dǎo)致一些不可預(yù)估的小問題，自己編譯的過程是可控的。