LibSVM学习(一)——初识LibSVM

本文详细介绍了由林智仁教授开发的LibSVM库,一个用于分类与回归的强大工具,提供了从下载到编译的全过程指导,以及Windows环境下四个exe程序的使用方法。
  LibSVM是台湾 林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机的库,这套库运算速度还是挺快的,可以很方便的对数据做分类或回归。由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库。

    

       这套库可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得,目前已经发展到2.89版。下载.zip格式的版本,解压后可以看到,主要有5个文件夹和一些c++源码文件。

   

       Java       —— 主要是应用于java平台;

       Python   —— 是用来参数优选的工具,稍后介绍;

       svm-toy —— 一个可视化的工具,用来展示训练数据和分类界面,里面是源码,其编译后的程序在windows文件夹下;

       tools       —— 主要包含四个python文件,用来数据集抽样(subset),参数优选(grid),集成测试(easy), 数据检查(checkdata);

       windows —— 包含libSVM四个exe程序包,我们所用的库就是他们,里面还有个heart_scale,是一 个样本文件,可以用记事本打开,用来测试用的。

       其他.h和.cpp文件都是程序的源码,可以编译出相应的.exe文件。其中,最重要的是svm.h和svm.cpp文件,svm-predict.c、svm-scale.c和svm-train.c(还有一个svm-toy.c在svm-toy文件夹中)都是调用的这个文件中的接口函数,编译后就是windows下相应的四个exe程序。另外,里面的 README 跟 FAQ 也是很好的文件,对于初学者如果E文过得去,可以看一下。

       下面以svm-train为例,简单的介绍下,怎么编译:(这步很简单,也没必要,对于仅仅使用libsvm库的人来说,windows下的4exe包已经足够了,之所以加这步,是为了那些做深入研究的人,可以按照自己的思路改变一下svm.cpp,然后编译验证

 

       我用的是VC 6.0,新建一个控制台(win32 console application)程序,程序名叫svm-train(这个可以随意),点击OK后,选择empty。

       进入程序框架后,里面什么都没有,然后找到你的程序目录,把svm-train.c、svm.h和svm.cpp拷贝过去(.c文件是c语言的,要是你习惯了c++,你尽可以改成.cpp),然后把这3个文件添加到工程,编译。。。如果没错误,到debug下面看看,是不是有个svm-train.exe。其实windows下的svm-train.exe就是这样编译出来的。

       哈哈,怎么样是不是很简单。但是,这样的程序直接运行没意义,他要在dos下运行,接收参数才行。下面开始我们的libsvm的体验之旅。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
好的,我会为您介绍如何使用Matlab安装配置libsvm以及个svm分类实例。 步骤1:下载libsvm 首先,您需要从libsvm官网下载所需的libsvm版本。下载链接为:https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 下载完成后,您需要解压缩文件。 步骤2:添加libsvm到Matlab路径 打开Matlab,选择"Set Path"选项,然后添加libsvm文件夹路径。这样libsvm的函数就可以被Matlab调用了。 步骤3:准备数据 为了演示如何使用libsvm分类器程序,我们需要准备些数据。在这个例子中,我们将使用UCI的Iris数据集。您可以从以下链接下载数据集:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris 步骤4:加载并处理数据 使用Matlab的load函数加载数据,然后将数据分为训练集和测试集。在这个例子中,我们将使用70%的数据作为训练集,30%的数据作为测试集。 ```matlab % Load iris dataset load iris.mat % Split data into training and testing sets (70/30 split) [trainIdx,testIdx] = dividerand(size(iris,1),0.7,0.3); trainData = iris(trainIdx,:); testData = iris(testIdx,:); ``` 步骤5:使用libsvm分类器 我们将使用libsvm中的svmtrain函数训练个线性SVM模型,并使用svmpredict函数进行预测。以下是完整的Matlab代码: ```matlab % Load iris dataset load iris.mat % Split data into training and testing sets (70/30 split) [trainIdx,testIdx] = dividerand(size(iris,1),0.7,0.3); trainData = iris(trainIdx,:); testData = iris(testIdx,:); % Train a linear SVM model model = svmtrain(trainData(:,end),trainData(:,1:end-1),'-t 0'); % Make predictions on the testing set [predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(testData(:,end),testData(:,1:end-1),model); ``` 在上面的代码中,我们首先使用svmtrain函数训练个线性SVM模型,然后使用svmpredict函数对测试集进行分类,并输出预测准确率和决策值。 希望这个简单的例子能帮助您了解如何使用libsvm进行分类。
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