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matlab开发笔记:使用svmlib工具包进行机器学习

虽然网络上已经有了很多的类似的东西了吧。但是呢,我自己还是要写一写的。 安装:对于libsvm工具包,我

虽然网络上已经有了很多的类似的东西了吧。但是呢,我自己还是要写一写的。

 

安装:

对于 libsvm工具包,我们可以去官方网站下载,网址为:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,这上面有很好的介绍。

我下载的版本为 libsvm-3.22。下载完了以后,可以查看到文件夹里面的内容。(其中,的一个heart_scale的matlab格式的文件是我自己在网上下载的)

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里面的 matlab文件夹里的内容就是我们要用到的内容(里面有的文件我已经编译好了,即 .mexw64的相关文件)。里面有一个README 的文件,可以读读,作出了相关的介绍。

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虽然在windows文件夹下有给出了 .mexw64的文件,但是我偿试过,没有办法用,所以呢,对于用c++下的 svmtrain.c、svmpredict、libsvmread.c、libsvmwrite.c(这四个文件是主要的)文件我们要把它编译成matlab可以使用的以.mexw64的文件。。(注意,在64位下是以.mexw64结尾,在32位下应该是以.mexw32结尾).

 

以上简单说了一下 文件夹内的东西,现在正式说说安装过程吧。

1. 下载工具包;(可以在官网下载,我同时也提供了我下载的并且我编译过的工具包,http://pan.baidu.com/s/1hsmR1li)

2. 我们把工具包里的 matlab 文件夹下的的.c文件编译为matlab软件可以使用的.mexw64文件.   

我们要做的是在matlab里编译c++文件,我们要配置matlab的编译器,matlab自身好像自代了一个 lcc的编译器,不过我的没有。如果你的电脑安装了其它的编译器,我们就可以使用它。(注意一点,matlab支持的编译器必须低于当前的matlab的版本,例如我的matlab为2012b版本,它就不支持vs2012版本,我又安装了vs2010版本,它就支持了,通过https://cn.mathworks.com/support/sysreq/previous_releases.html可以自己查看下自己的版本以及支持的编译器)。如何配置:

1)在matlab中输入:

mex –setup

再选择 y, 会出现这样的:

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然后选择一个默认的编译器就可以了,我这里只有 visual c++ 2010,也只能选择它了。

2)配置完默认的编译器,我们就编译我们的在matlab文件夹下的 .c 文件吧。。让我们把当前目录切换到 matlab文件夹下,里面有一个 make.m 的文件,里面的内容就是编译的指令,我们直接运行它就可以(你可以选中文件右击选择run,也可以在命令窗口直接输入make 回车)。运行完了以后呢,就生成了 .mexw64的文件了。

3. 对于要不要设置matlab的搜索路经的问题,可以设置,也可以直接把matlab文件夹作用当前目录使用 svmtrain等函数。 我使用的后者。(另外注意一点,在matlab的自代工具箱里面也有一个svmtrain的函数,如果你设置了路经,记得把我们下载的工具箱的路经设在第一位置了,要不会调用错的)

4. 验证一下能否使用。

在下载的工具箱文件夹里面有一个 heart_scale的文件,这个是c++能打开的文件,我们直接使用load搞不定的。把这个文件复制到matlab文件夹下,使用 libsvmread 载入;方法为:

[label_vector, instance_matrix] = libsvmread(filename)

另个有我的文件包里面也包含了 heart_scale.mat文件,可以直接用load 载入的,下图为直接load 载入:

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有了数据集,我们就那建立模型,用于分类预测:

model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst);

[predict_label]
= svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);

下图为输出:

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5 ,搞定。

 

工具箱的简单使用:

http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/51506801


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