matlab自帶svm工具箱

⑴ 如何在MATLAB中添加SVM函數工具箱

1. 打開matlab，點擊HOME中的"Set Path"選項。

   

⑵ 如何在matlab里安裝libsvm包

1.下載好libsvm包
下載libsvm-3.21到隨意一個地方，比如到安裝路徑下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下，並解壓。
打開matlab，將libsvm-3.21\matlab 添加到路徑，比如將:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab 添加到路徑。
2.setup 第一次嘗試
若提示沒有C++編譯器，則根據提示的網址去下載 winsdk_web.exe，然後 雙擊運行winsdk_web.exe，安裝到最後若提示失敗，則去卸載自帶的visual studio 和 .netframework 4，然後再運行 winsdk_web.exe，提示缺少 .netframework 4，則自行下載安裝，反復運行 winsdk_web.exe。
直到運行 winsdk_web.exe 時出現如下圖所示情況，說明距成功更近一步了，

選擇 Change，下一步，

勾選上 visual C++ compilers 和 microsoft visual C++ 2010，下一步，

最後提示成功安裝。
2. setup
打開Matlab中，進入LIBSVM根目錄下的matlab目錄（如D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21），在命令窗口的輸入mex -setup 輸出為：
>>mex –setup

MEX 配置為使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 以進行 C 語言編譯。
Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLAB
variables with more than 2^32-1 elements. In the near future
you will be required to update your code to utilize the
new API. You can find more information about this at:

http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html.
要選擇不同的語言，請從以下選項中選擇一種命令:
mex -setup C++
mex -setup FORTRAN

繼續：
>> mex -setup C++
MEX 配置為使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 以進行 C++ 語言編譯。
Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLAB
variables with more than 2^32-1 elements. In the near future
you will be required to update your code to utilize the
new API. You can find more information about this at:
http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html.

3.編譯
執行 make，輸出如下：
>> make
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 編譯。
MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 編譯。
MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 編譯。
找不到 D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab\svmtrain.exp

找不到 D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab\svmtrain.exp

MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 編譯。
找不到 D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab\svmpredict.exp

找不到 D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab\svmpredict.exp

MEX 已成功完成。
>>

4.重命名
忽略錯誤（找不到……），繼續，編譯完成後，在當前目錄下(libsvm-3.21/matlab下)會出現svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64 或者svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32 ，把文件名svmtrain和svmpredict 相應改成 libsvmtrain 和 libsvmpredict。
這是因為Matlab中自帶有SVM的工具箱，其函數名字就是svmtrain和svmpredict，和 libsvm 默認的名字一樣.
5.測試是否安裝成功libsvm
libsvm 軟體包中自帶有測試數據，即軟體包根目錄下的 heart_scale 文件。
在matlab運行代碼，輸出如下：
>> [heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');
>> model = libsvmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
*
optimization finished, #iter = 134
nu = 0.433785
obj = -101.855060, rho = 0.426412
nSV = 130, nBSV = 107
Total nSV = 130
>> [predict_label, accuracy, dec_values] = libsvmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
>>

OK ，perfect ! Congratulations to you!
如果遇到：
>> [heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');
Invalid MEX-file 'C:\Users\jiao\Documents\MATLAB\libsvm-3.20\matlab\libsvmread.mexw64': 找不到指定的模塊。

則把 D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab 文件夾添加到路徑就可以了。

⑶ matlab r2014a怎樣安裝libsvm工具箱

1.設置路徑：用Add with Subfolders添加目錄（將工具箱所在文件夾的子目錄也添加到MATLAB工作搜索目錄）
2.選擇編回譯器答：mex -setup（mex後面有空格）
3.編譯：make（要把MATLAB當前目錄調整到libsvm工具箱所在文件夾）雙擊make.m文件
PS：運行help train得到的是MATLAB自帶的svmtrain函數的幫助文件
運行help svmpredict會有報錯：svmpredict not found
工具箱中的README穩健可以算是幫助文件
table鍵對函數進行補全！

⑷ 求助，matlab工具箱裡面的LS-SVM工具箱怎麼使，我想做時間序列

要把這個工具箱添加進matlab
中就行了。具體方法：如果是Matlab安裝光碟上的工具箱，重新執行安裝程序，選中即可。
如果是單獨下載的工具箱，一般情況下僅需要把新的工具箱解壓到某
個目錄，然後用ddpath(對於多個目錄的使用genpath()或者pathtool添
加工具箱的路徑，然後用which
newtoolbox_command.m來檢驗是否可
以訪問。
如果能夠顯示新設置的路徑，則表明該工具箱可以使用了。
具體請看工具箱自己代的README文件

⑸ 安裝了libsvm，matlab自帶的svmtrain怎麼用

1、  配置C環境：
在MATLAB中任意路徑下，輸入mex –setup
然後按步驟進行
2、  添加路徑
(1)    將libsvm工具箱復制到MATLAB的toolbox文件夾下
(2)    Set path-------Add withSubfolders,將libsvm的工具箱文件夾添加到路徑中
3、  編譯
將當前路徑設置為libsvm工具箱中的matlab文件夾下，輸入make即可。
此時，若直接調用svmtrain()，則用的還是MATLAB自帶的函數。

⑹ MATLAB如何做非線性SVM自帶function嗎

matlab是有自己自帶的svm函數的，不過做得不是很強，你可以另外下載網上其他人開發的svm函數工具箱，放到matlab自己的的tool文件夾裡面，在命令窗口打

addpath(genpath(D:\MATLAB6p5\toolbox\svm));
前面的路徑是你的matlab的路徑
matlab自帶的svm函數是svmtrain

svmtrain Train a support vector machine classifier
SVMSTRUCT = svmtrain(TRAINING, Y) trains a support vector machine (SVM)
classifier on data taken from two groups. TRAINING is a numeric matrix
of predictor data. Rows of TRAINING correspond to observations; columns
correspond to features. Y is a column vector that contains the known
class labels for TRAINING. Y is a grouping variable, i.e., it can be a
categorical, numeric, or logical vector; a cell vector of strings; or a
character matrix with each row representing a class label (see help for
groupingvariable). Each element of Y specifies the group the
corresponding row of TRAINING belongs to. TRAINING and Y must have the
same number of rows. SVMSTRUCT contains information about the trained
classifier, including the support vectors, that is used by SVMCLASSIFY
for classification. svmtrain treats NaNs, empty strings or 'undefined'
values as missing values and ignores the corresponding rows in
TRAINING and Y.

SVMSTRUCT = svmtrain(TRAINING, Y, 'PARAM1',val1, 'PARAM2',val2, ...)

⑺ matlab添加svm工具箱

圖片完全看不清楚。
如果是出現錯誤可能的原因有你轉動了你解壓的文件。
如果你不想出現內錯誤的話容，可以在MatLab輸入edit pathdef.m 然後把裡面注釋的 '（你所有報錯的文件名）' 全部刪了 ，就不會出現再報錯的了。
不過這樣可能你載入的工具箱就不成功哦。重新載入好了

⑻ 關於MATLAB中SVM工具箱的使用方法

1、首先需要復MATLAB
SVM
Toolbox，將其中的文件制解壓並命名為svm
2、將文件拷到E:\matlab\toolbox
（我的是在E:\MATLAB\R2013a\toolbox）
3、打開matlab點擊set
path---->add
folder
然後把你的工具箱文件夾添加進去就可以了
4、路徑加進去後在file→Preferences→General的Toolbox
Path
Caching里點擊update
Toolbox
Path
Cache更新一下。
5、最後在matlab的命令欄中輸入which
svcoutput可以查看路徑E:\matlab\toolbox\svm\svcoutput.m就可以了

⑼ 如何在matlab中添加SVM工具箱以及初次應用

如何在matlab中添加SVM工具箱以及初次應用
atlab大部分函數都放在了toolbox這個文件夾下面。可以試著專把需要的函數和工具箱屬放進去看看能不能用。象matlab升級以後功能會更強大，包含的工具箱也越多，所佔用的硬碟空間也變得很大。建議你安裝的時候選擇自定義安裝，只裝自己需要的幾個工具箱，看你需要是用在什麼專業，它裡面有很多比如財務工具箱，航空工具箱，生物技術工具箱對與我專業就沒有用，就可以不安裝。這樣就省了空間了。

⑽ 怎麼查看matlab自帶svm

SVM在matlab中實現： 首先需要MATLAB SVM Toolbox，將其中的文件解壓並命名為svm。 將文件拷到E:\matlab\toolbox。 打開matlab點擊set path---->add folder ，然後把工具箱文件夾添加進去就可以了。 路徑加進去後在file→Preferences→General的