svm工具箱下载

『壹』 如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱

1、下载svm工具包
地址：http://www.pudn.com/downloads343/sourcecode/math/detail1499382.html
2、解压工具包到E:\matlab\toolbox ，也可以解压后自己命名后复制过去。 （安装目录）
3、打开matlab点击set path---->add folder（也可以选择下面的addwithsubfolder) 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了，保存。
4、刷新路径，这一步一定要做，路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
5、验证是否添加成功，最后在matlab的命令栏中输入which svcoutput可以查看路径E:\matlab\toolbox\svm\svcoutput.m就可以了。
6、调用工具箱：
用SVM做分类的使用方法
1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2
我做的测试中取的数据

『贰』 如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱

1,下载SVM工具箱:http://see.xidian.e.cn/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm
2,安装到matlab文件夹中
1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下
2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹
现在,就成功的添加成功了.
可敬清以测试一下:在matlab中输纯大入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:
C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m
3,用SVM做分类的使用方法
1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2
我做的测试中取的数据为:
N = 50;
n=2*N;
randn('state',6);
x1 = randn(2,N)
y1 = ones(1,N);
x2 = 5+randn(2,N);
y2 = -ones(1,N);
figure;
plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');
axis([-3 8 -3 8]);
title('亮裤前C-SVC')
hold on;
X1 = [x1,x2];
Y1 = [y1,y2];
X=X1';
Y=Y1';
其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵
C=Inf;
ker='linear';
global p1 p2
p1=3;
p2=1;

『叁』 如何在matlab里安装libsvm包

1.下载好libsvm包
下载libsvm-3.21到随意一个地方，比如到安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下，并解压。
打开matlab，将libsvm-3.21\matlab 添加到路径，比如将:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab 添加到路径。
2.setup 第一次尝试
若提示没有C++编译器，则根据提示的网址去下载 winsdk_web.exe，然后 双击运行winsdk_web.exe，安装到最后若提示失败，则去卸载自带的visual studio 和 .netframework 4，然后再运行 winsdk_web.exe，提示缺少 .netframework 4，则自行下载安装，反复运行 winsdk_web.exe。
直到运行 winsdk_web.exe 时出现如下图所示情况，说明距成功更近一步了，

选择 Change，下一步，

勾选上 visual C++ compilers 和 microsoft visual C++ 2010，下一步，

最后提示成功安装。
2. setup
打开Matlab中，进入LIBSVM根目录下的matlab目录（如D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21），在命令窗口的输入mex -setup 输出为：
>>mex –setup

MEX 配置为使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 以进行 C 语言编译。
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.
要选择不同的语言，请从以下选项中选择一种命令:
mex -setup C++
mex -setup FORTRAN

继续：
>> mex -setup C++
MEX 配置为使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 以进行 C++ 语言编译。
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.编译
执行 make，输出如下：
>> make
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 编译。
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++)' 编译。
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
忽略错误（找不到……），继续，编译完成后，在当前目录下(libsvm-3.21/matlab下)会出现svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64 或者svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32 ，把文件名svmtrain和svmpredict 相应改成 libsvmtrain 和 libsvmpredict。
这是因为Matlab中自带有SVM的工具箱，其函数名字就是svmtrain和svmpredict，和 libsvm 默认的名字一样.
5.测试是否安装成功libsvm
libsvm 软件包中自带有测试数据，即软件包根目录下的 heart_scale 文件。
在matlab运行代码，输出如下：
>> [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': 找不到指定的模块。

则把 D:\MATLAB\R2014A\toolbox\libsvm-3.21\matlab 文件夹添加到路径就可以了。

『肆』 如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱

1. 打开matlab，点击HOME中的"Set Path"选项。

   

『伍』 Matlab除了matlab 还有其他更好用、智能提示的第三方的IDE吗

【工具箱】
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
其他名称：libsvm-faruto版本，libsvm-faruto加强工具箱，libsvm-farutoUltimate版本
【更新说明】
libsvm-faruto版本好久都没有更新了，近期我将代码重新整理了一下，看到注释中上次更新代码的时间是2010.01.17，才发现libsvm-faruto版本已经一年多没有添加进行更新，看着自己以前编写的一行行代码，心中不免想起过往那些逝去的岁月，想起过往的那些人，煽情的不多说，此次更新主要内容如下：
1.基于目前的最新的libsvm-3.1编写。
2.对原来的部分代码进行了重新优化。
3.添加ClassResult.m函数，方便给出各种分类准确率，以及给出判别函数的权值w、偏置b、支持向量在原始训练集中的位置索引以及alpha系数。
给出这个函数的目的是方便大家，个人感觉这个函数会对相关朋友有很大帮助。
4.重新编写说明文档TutorialForFarutoUltimate3.1.pdf
由于libsvm回归不支持多输出，本来还想实现libsvm的多输出（lssvm支持多输出，但我详细研究了一下lssvm也就是一维一维的进行回归实现的多输出，libsvm完全可以仿照这种形式实现多输出），但后来又犯懒，因为实在没有技术含量，就搁置了。如果实现有朋友需要就在后期的版本更新中添加吧。另外给大家做个预告，暑假期间我会制作一系列的关于libsvm工具箱和lssvm工具箱的视频，完全免费下载。之前在我的那个专辑期刊中做过预告，这里权当造势啦。O(∩_∩)O

『陆』 如何下载libsvm python

下载libsvm python的方法：

1、访问“www.csie.ntu.e.tw/~cjlin/libsvm/”网页，下载zip格式的数据包

2、将文件解压到python的site-packages文件夹中就可以了

更多Python知识，请关注：Python自学网！！

『柒』 求在MATLAB下编译好（可以直接使用）的libsvm工具箱

以下两种方法，我已经亲测可用
方法1：可以在其他朋友的电脑上进行编译，编译完后直接把libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmpredict.mexw64、svmtrain.mexw64复制到你自己的程序中即可运行。这种方法的弊端是不同的算法程序中均需要复制一次。

方法2：把编译完后的libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmpredict.mexw64、svmtrain.mexw64这几个文件添加到F:\MATLAB 2015a anzhuang\toolbox\libsvm-3.22\matlab下，即可