MATLAB 安装使用libsvm详细步骤

根据本文后面部分博友提出的在配置过程中出现的问题，其中需要特别强调的一点：整个过程，都是在 libsvm-3.12matlab目录下操作的。如果这一点你忽视了，你不可能解决配置中报的Bug，即使重新安装matlab也不行。

本文的配置路径为 D:MATLABR2010a oolboxlibsvm-3.12matlab，从始至终都是在这个目录下进行的。

当然，你也可以将编译好的文件拷贝到任何地方，只要你当前的工作目录中有这四个文件即可。
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详细步骤如下：
1.下载libsvm
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
我的matlab版本 R2010a，我的libsvm版本3.12


2.解压至指定目录
将libsvm解压至D:MATLABR2010a oolbox下，你也可以解压至你喜欢的地方。

3.设置路径

下载下来的借口包里有svm的一些源文件，没有可执行的exe文件，所以，必须先将svmtrain等源文件编译为matlab可以使用的dll等文件。于是先选择编译器，如下： 
4.编译libsvm
我的编译器是VC++ 6.0

首先在matlab设置当前目录为 D:MATLABR2010a oolboxlibsvm-3.12matlab

5.执行编译
在matlab命令窗口中输入
mex -setup
显示

Please choose your compiler for building external interface (MEX) files: 

 

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?

输入y

Select a compiler: 

[1] Lcc-win32 C 2.4.1 in D:MATLABR2010asyslcc 

[2] Microsoft Visual C++ 2008 SP1 in D:Program FilesMicrosoft Visual Studio 9.0 

[3] Microsoft Visual C++ 6.0 in D:Program FilesMicrosoft Visual Studio 

 

[0] None 

Compiler:

需要你选择编译器
我输入的是3 即选择VC++ 6.0

Please verify your choices: 

 

Compiler: Microsoft Visual C++ 6.0 

Location: D:Program FilesMicrosoft Visual Studio 

 

Are these correct [y]/n?
再次确认自己的选择，输入y

Trying to update options file: C:UsersDELLAppDataRoamingMathWorksMATLABR2010amexopts.bat 

From template:              D:MATLABR2010ainwin32mexoptsmsvc60opts.bat 

 

Done . . . 

编译器选择好了之后，用make.m编译

命令窗口输入make
可以看到新编译出4个文件libsvmread.mexw32，libsvmwrite.mexw32，svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32

在命令窗口中输入

load heart_scale;
此时需注意，libsvm 3.12中提供的是c++版本的数据集heart_scale，这里需要加载matlab版本的数据集。
这两个数据集有什么不同呢？

C++版本的数据集里面如果某一个样本的某一个特征为0，这个特征可以不写在数据集中，但是在matlab版本中，必须要写出来。
否则的话，会报这样一个错误：

此时你可以选择下载matlab型的数据集，给一个链接。
http://download.csdn.net/detail/boruoshui/4881338
然后读取数据集
libsvmread('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)

[predict_lebel,accuracy]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model)

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本博2014年4月18日添加

部分博友反应

[predict_lebel,accuracy]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model)

********************重点

命令会报BUG，这是libsvm新的版本对于输出结果的重新设定。

改为如下命令即可。（老版本不用改变。本文是libsvm-3.12。）

model=svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst)

[predicted_label, accuracy, decision_values]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model)

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证明libsvm安装成功，可以进行其他的实验了。