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本篇文章給大家分享的是有關如何使用LibSVM工具箱實現SVM，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
老版本MATLAB的支持向量機函數功能較為簡單，所以多數使用LibSVM工具箱實現SVM相關功能。
LibSVM是臺灣林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年開發的一套支持向量機的庫，可以很方便的對數據做分類或回歸。由于libSVM程序小，運用靈活，輸入參數少，并且是開源的，易于擴展。
該庫對SVM所涉及的參數調節相對比較少，提供了很多的默認參數，利用這些默認參數可以解決很多問題；并提供了交互檢驗(Cross Validation)的功能。該庫可以解決C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等問題，包括基于一對一算法的多類模式識別問題。
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]工具箱是faruto在libsvm3.1版本的基礎上進行改進得來的，在原始版本的基礎上，Faruto又加了一些輔助函數，便于進行操作及可視化。
下載后設置Path
File->setpath ->add with subfolders->加入libsvm文件夾的路徑
在matlab中編譯
目的：將libsvm\matlab中 libsvmwrite.c 等 C++文件編譯成 libsvmread.mexw64 等matlab文件，這樣就可以在command window中被直接調用了。
注意：可能下載下來的文件夾中已經包含了libsvmread.mexw32或者libsvmread.mexw64等文件，不用管他，這一步還是需要的。
編譯方法是，在command window下輸入
mex -setup
根據提示選擇編譯器
如果提示沒有可以選擇的編譯器，需要另行安裝（一般選擇Windows SDK），編譯器安裝遇到問題請發送“SDK”獲取安裝方法以及注意事項
最后將libsvm\matlab目錄設為當前
在command window下輸入
make
如果能看到一串success就是成功了。
以上就是如何使用LibSVM工具箱實現SVM，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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