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）

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。

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：

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：

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：

有了数据集，我们就那建立模型，用于分类预测：

下图为输出：

5 ，搞定。

工具箱的简单使用：

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