文档介绍：实验四:支持向量机班级 姓名 学号 、实验的硬件、软件平台硬件:计算机软件:操作系统win10 应用软件:Java3、实验原理1. LIBSVM 使用方法简介LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。如果是Windows系列操作系统,可以直接使用软件包提供的程序,也可以进行修改编译;如果是Unix类系统,必须自己编译。LIBSVM 在给出源代码的同时还提供了Windows操作系统下的可执行文件,包括:;;。它们都可以直接在DOS 环境中使用。如果下载的包中只有C++的源代码,则也可以自己在VC等软件上编译生成可执行文件。2. LIBSVM 使用的一般步骤是: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) 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。3. LIBSVM使用的数据格式1)训练数据和检验数据文件格式如下:<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ...其中<label> 是训练数据集的目标值,对于分类,它是标识某类的整数(支持多个类);对于回归,是任意实数。<index> 是以1开始的整数,可以是不连续的;<value>为实数,也就是我们常说的自变量。检验数据文件中的label只用于计算准确度或误差,如果它是未知的,只需用一个数填写这一栏,也可以空着不填。在程序包中,还包括有一个训练数据实例:heart_scale,方便参考数据文件格式以及练习使用软件。可以编写小程序,将自己常用的数据格式转换成这种格式2)Svmtrain和Svmpredict的用法LIBSVM软件提供的各种功能都是DOS命令执行方式。我们主要用到两个程序,svmtrain(训练建模)和svmpredict(使用已有的模型进行预测),下面分别对这两个程序的使用方法、各参数的意义以及设置方法做一个简单介绍:(1)Svmtrain的用法:svmtrain [options] training_set_file [model_file]Options:可用的选项即表示的涵义如下-s svm类型:SVM设置类型(默认0)0 -- C-SVC1 --v-SVC2 – 一类SVM3 -- e -SVR4 -- v-SVR-t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)0 – 线性:u'v1 – 多项式:(r*u'v + coef0)^degree2 – RBF函数:exp(-r|u-v|^2)3 –sigmoid:tanh(r*u'v + coef0)-d degree:核函数中的degree设置(默认3)-g 函数设置(默认1/ k)?r(gama):核函数中的-r coef0:核函数中的coef0设置(默认0)?-c cost:设置C-SVC, -SVR的参数(默认1)