libsvm-mat上手

1.初上手遇到的问题：matlab没找到你的C++编译器

在用mex -setup命令然后选Y，但matlab返回的结果中没有你的C++编译器时，

Compiler: Lcc-win32 C 2.4.1
Location: D:\PROGRA~1\MATLAB\R2010b\sys\lcc

这是matlab自带的C编译器，但是libsvm原始版本是C++实现的，因此需要C++的编译器来编译，所以不能用matlab自带的C编译器。

这时你应该mex -setup后选n，然后会出现如下画面

这时，就能在列表中看到我所安装的Microsoft Visual C++ 6.0，回复 6，然后按照提示修改路径即可。

Compiler: 6
 
The default location for Microsoft Visual C++ compilers is C:\Program Files\Microsoft Visual Studio,
but that directory does not exist on this machine. 
 
Use C:\Program Files\Microsoft Visual Studio anyway [y]/n? n
Please enter the location of your compiler: [C:\Program Files\Microsoft Visual Studio] D:\Program Files\Microsoft Visual Studio
 
Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C++ 6.0
Location: D:\Program Files\Microsoft Visual Studio
 
Are these correct [y]/n? y
 
Trying to update options file: C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2010b\mexopts.bat
From template:              D:\PROGRA~1\MATLAB\R2010b\bin\win32\mexopts\msvc60opts.bat
 
Done . . .

 

C++编译器配置成功。

 

2.建立model结构体，体验训练与预测

输入make，

左侧一栏能看见系统生成了svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32，libsvmread.mexw32和libsvmwrite.mexw32等文件。

输入load heart_scale

右上角 Workspace中出现了heart_scale_inst和 heart_scale_label

输入model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 2');

生成了model结构体，并进行训练

其中heart_scale_label是训练样本类别列向量，heart_scale_inst是训练样本特征属性矩阵。

 

model模型经训练后，使用它进行预测

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

预测结果在predict_label, accuracy, dec_values三个变量中。

类别预测时，预测的类别在predict_label中；

回归预测时，预测的回归结果在dec_values中。

accuracy，是一个3维的向量，从上到下分别是：分类准率（分类问题中用到的参数指标）；平均平方误差MSE （回归问题中用到的参数指标）；平方相关系数r2 （回归问题中用到的参数指标）。

dec_values,是个矩阵，包含着决策值或者是概率估计（当’-b 1’被指定时）。

当训练数据有n个、k类时，决策值矩阵是一个n行k*(k-1)/2列的矩阵，每一行的输出是k*(k-1)/2个二分类器的结果。

当’-b 1’被指定时，概率估计矩阵是一个n行k类的矩阵，每一行的输出是该测试数据属于每个类的概率。