近日在开始学习Machine Learning SVM 相关算法，将Matlab平台安装SVM的步骤记录如下，亲测可用：
开发环境： Windows 8 64 bit, Matlab 2016a, SVM toolbox: libsvm
Libsvm 下载地址： https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
UCI的机器学习训练和测试样本数据： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
步骤一： 下载libsvm工具箱，将此工具箱放入Matlab 安装目录下的toolbox文件夹，将libsvm文件夹中的三个文件夹通过Set Path加入到工作路径中
三个文件夹名称：1. /libsvm/windows 2. /libsvm/matlab 3. /libsvm
Set Path具体添加步骤如下http://jingyan.baidu.com/article/624e745948b58a34e8ba5aad.html
具体截图：
步骤二： 下载安装Visual C++ 2010 Professional x86开发平台
链接： http://www.itellyou.cn/ (PS: 非常好的国内微软的软件大集锦，里面软件和工具相当全，而且都是正规软件，可去某度搜索破解工具配合使用)
步骤三： 切换Matlab 当前工作路径到matlab/toolbox/libsvm/matlab 目录下，进行编译（libsvm是用C写的，因此需要编译成Matlab可执行文件）
1） 选择编译器，因个人机器中只有VS 2010，因此该VS2010编译器被选为默认，如果你的电脑有其他编译器，请参考该文：http://blog.csdn.net/loadstar_kun/article/details/7712308
2) 在matlab命令窗口输入， make 命令，开始编译工作，完成编译,编译后文件如下所示。
至此，我本人的Matlab可以成功使用，仅为个例，不同的Matlab版本支持不一样的编译器，好像2014以上的版本都支持VS2010编译器，因此，步骤二的链接可用。
备注，最新的libsvm中的算法有部分已经更新，如果按2014年以前的算法照搬硬套，不适用，请参考2016年左右的最新libsvm工具箱用法教程，并参考readme等官方文件。
附参考文档：
1. 其他开发平台使用libsvm的方法：http://www.cnblogs.com/GuoJiaSheng/p/4480497.html
2. libsvm 使用方法小结： http://blog.csdn.net/sherry_gp/article/details/51823380
祝好，
Allen