Matlab安装使用libsvm

一．下载libsvm

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

在libsvm的网站上下载 libsvm-3.12.zip文件，解压后放在任意目录下，最好放在MATLAB工具箱中，好比 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12下。

 

二．配置编译器

打开 matlab，切换到C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12\matlab目录下，键入如下命令：

 

mex –setup

 

出现提示语句

Please choose your compiler for building MEX-files:

 

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?n %此次是选择编译器，输入n，选择自定义的编译器

出现如下选项（因电脑而异）

Select a compiler:

[1] Intel C++ 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)

[2] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)

[3] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 Shell linker)

[4] Lcc-win32 C 2.4.1

[5] Microsoft Visual C++ 6.0

[6] Microsoft Visual C++ 2005 SP1

[7] Microsoft Visual C++ 2008 SP1

[8] Microsoft Visual C++ 2010

[9] Microsoft Visual C++ 2010 Express

[10] Open WATCOM C++

 

[0] None

 

Compiler: 8%能够用其余的，出现如下提示语句

Your machine has a Microsoft Visual C++ 2010 compiler located at

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0. Do you want to use this compiler [y]/n?

 

编译器默认路径，确认正确输入y，更改路径，输入n

输入y出现再次确认

Please verify your choices:

 

Compiler: Microsoft Visual C++ 2010 

Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0

 

Are these correct [y]/n? y

 

编译器配置完成

Trying to update options file: C:\Documents and Settings\zhangduokun\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2011a\mexopts.bat

From template:              C:\PROGRA~1\MATLAB\R2011a\bin\win32\mexopts\msvc100opts.bat

 

Done . . .

 

三．编译

 

输入命令

>> make

>> 

%编译完成

 

系统就会生成svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32，libsvmread.mexw32和libsvmwrite.mexw32等文件（对于 Matlab 7.1如下上版本，生成的对应文件为svmtrain.dll，svmpredict.dll和 read_sparse.dll，没作测试），而后能够在matlab的菜单 File->Set Path->add with subfolders（可直接用Add Folder）里，把C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12\matlab目录添加进去，这样之后在任何目录下均可以调用 libsvm的函数了。

 

四．测试

为了检验 libsvm和 matlab之间的接口是否已经配置完成，能够在 matlab下执行如下命令：

 

>>load heart_scale

 

完成该步骤后发现Workspace中出现了heart_scale_inst和 heart_scale_label,说明正确

 

>>model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');

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

Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)%  done

若是运行正常并生成了model这个结构体（其中保存了全部的支持向量及其系数），那么说明 libsvm和matlab 之间的接口已经彻底配置成功。

 

注意：

1. matlab自带了C编译器Lcc-win32C，可是libsvm原始版本是C++实现的，所以须要C++的编译器来编译，这就是不适用matlab默认编译器而选择其余C++编译器的缘由。

matlab支持的编译器也是有限的，能够查看不一样版本matlab支持的编译器列表

 

2. 若是matlab版本过低，如matlab 7.0是不能用VS做为编译器的，只能用VC++ 6.0

 

3. .mexw32 文件是通过加密的，打开是乱码，函数自己没有帮助。

例如输入 help svmpredict会出现报错： svmpredict not found

工具箱libsvm-3.12\matlab中README文件才是帮助文件。

可是输入help svmtrain会出现帮助信息，其实出现的是系统自带的svmtrain函数，没有libsvm工具箱中的好用。

 

4.在新版本libsvm3.12中，文件夹libsvm-3.12\windows中已经有编译好的程序，能够直接使用，只须要把libsvm-3.12\windows添加到matlab路径中便可，不须要编译的过程。固然最好仍是本身编译一遍，由于编译环境不一样会致使一些不可预估的小问题，本身编译的过程是可控的。

 

5. 测试用数据集，libsvm官网上提供了不少数据集

测试使用的heart_scale数据集是C++版本的（类标签 1:第一个属性 2：第二个属性…），能够用libsvmread来转换为matlab版本的（它们的区别在类标签）。

[label_vector, instance_matrix] = libsvmread(‘C++版本数据集’); %获得类标签和属性矩阵，而后可使用它们训练了model = svmtrain(label_vector, instance_matrix);

 

 

>> load heart_scale

>> model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst); 

*

optimization finished, #iter = 162

nu = 0.431029

obj = -100.877288, rho = 0.424462

nSV = 132, nBSV = 107

Total nSV = 132

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

Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

 

6.参考资料

libsvm库下载：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

视频：http://v.youku.com/v_showMini/id_XMjc2NTY3MzYw_ft_131.html（有小问题，等下会提到）

详解：http://www.matlabsky.com/thread-11925-1-1.html