文档介绍：SVM的使用方法
(整理完成于2011-03-14)
目录
1 Libsvm下载 3
2 3
3 训练和测试数据集下载 3
4 运行python程序的环境配置 3
5 LIBSVM 使用的一般步骤是: 3
6 再来说一下,libsvm-。 4
7 Libsvm数据格式制作: 4
8 Windows版本的工具 4
9 核函数的使用简介 8
10 10
11 11
12 12
13 12
14 一个具体的应用实例 13
15 备注:常见问题的解决办法 15
1 Libsvm下载
/~cjlin/libsvm/ 下载libsvm的最新版本,,/~cjlin/libsvm/libsvm-
将libsvm-,我的解压到了C:\根目录下了。
2
添加环境变量到path:我的电脑->属性->高级->环境变量->系统变量->变量列表里面双击 Path,在变量值最后添加;C:\libsvm-\windows 然后点击确定即可。
3 训练和测试数据集下载
/%7Ecjlin/papers/guide/data/ 可以下载到用来训练的数据集合用来测试的数据集,这都是一些简单的数据。
4 运行python程序的环境配置
由于有可能使用到C:\libsvm-\tools下的工具,所以的搭建相应的环境,下载两个软件python和gnuplot,下面说一下两个软件的下载地址和配置:
,下载地址在载,,,测试成功。安装就默认安装在C:\就行,记得将C:\Python26 添加到系统环境变量中。另外将C:\Python26 :\libsvm-\windows下面即可。
,下载地址在o/ 。。他不用安装,直接解压放到C:\根目录即可。(这注:部分不需要了)。
,在网址http://u./ 下载,这个解压放到C盘根目录,然后拷贝C:\gnuplot\:\libsvm-\windows下面即可。
5 LIBSVM 使用的一般步骤
1)按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集
2)对数据进行简单的缩放操作;
3)首要考虑选用RBF 核函数;
4)采用交叉验证选择最佳参数C与g ;
5)采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型;
6)利用获取的模型进行测试与预测。
6 libsvm-
该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下:
    [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …
    [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …
    Label 就是说class(属于哪一类), 就是你要分类的种类,通常是一些整数。
    index 是有順序的索引,通常是连续的整数。就是指特征编号,必须按照升序排列
    value 就是特征值,用来 train 的数据,通常是一堆实数组成。
(注:修改训练和测试数据的格式为程序可以识别的程序
目标值第一维特征编号:第一维特征值第二维特征编号:第二维特征值…
目标值第一维特征编号:第一维特征值第二维特征编号:第二维特征值…
……
目标值第一维特征编号:第一维特征值第二维特征编号:第二维特征值…
例如: 1: 2:
表示训练用的特征有两维,,,
注意:训练和测试数据的格式必须相同,都如上所示。测试数据中的目标值是为了计算误差用)
7 Libsvm数据格式制作
该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成,。 :
a. 先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面):
value1 value2 … label
value1 value2 … label
…
value1 value2 … label
b. 然