matlab中使用libsvm工具箱训练的svm分类器model保存

最新推荐文章于 2025-06-16 16:24:27 发布

原创

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本文介绍了如何在MATLAB中使用libsvm工具箱训练SVM分类器后，将模型保存和加载。通过编译savemodel.c和loadmodel.c文件，并在MATLAB路径中正确管理libsvm目录，可以实现模型的持久化。在高版本libsvm中，需要注意loadmodel.c中的函数调用变化，将svm_free_and_destroy_model(&model)替换为svm_destroy_model(model)。

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参考自：https://blog.youkuaiyun.com/icestone007/article/details/6804150

最近自己做的项目因为用到SVM分类，使用的是matlab中使用libsvm工具箱训练的svm分类器，随着训练集的不断增加，训练时间明显越来越长，每次都重新训练太过于浪费时间，一直赖着没查这方面，其实SVM用的也很广泛，这方面的封装固化流程也很完善了，今天就自己根据另一个博主写的尝试下。后边自己尝试结果出错也解决了，具体我的实施过程在后边。

保存svm model到文件：(savemodel.c)


#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <string.h>

#include <ctype.h>

#include "svm.h"

 

#include "mex.h"

#include "svm_model_matlab.h"

 

 

void exit_with_help()

{

	mexPrintf(

	"Usage: savemodel('filename', model);\n"

	);

}

 

int savemodel(const char *filename, const mxArray *matlab_struct)

{

    const char *error_msg;

    struct svm_model* model;

    int result;

    model = matlab_matrix_to_model(matlab_struct, &error_msg);

    

    if (model == NULL)

    {

        mexPrintf("Error: can't read model: %s\n", erro