Libsvm工具箱在matlab中使用的编译过程

爱被打了一巴掌 2022-06-09 11:14 361阅读 0赞

libsvm库为支持向量机SVM的工具箱，由于libsvm库是使用C++来开发的，所以要想在MATLAB中使用libsvm工具箱，则要先在MATLAB中调用C++编译器来进行编译。

**libsvm库的配置编译过程如下：**

**1、C++编译器准备**

首先要确保你的电脑中已经安装了Visual Studio 2013等C++编译器，下面的步骤以我电脑中安装的Visual Studio 2013为例进行解释。

**2、libsvm工具箱**

下载libsvm工具箱，下载地址：[libsvm工具箱][libsvm]。把libsvm工具箱解压到MATLAB的toolbox文件夹下，并在MATLAB中设置好路径：

File->set path ->add with subfolders->加入libsvm-3.22文件夹的路径

**3、设置MALAB的当前目录**

在MATLAB中把当前目录转到toolbox->libsvm-3.22->matlab，如下：

![Center][]

**4、编译C++文件**

在MATLAB的文件中输入：

mex -setup

用于选择编译器，回车之后会出现：

![Center 1][]

接着输入：

mex -setup C++

用于打开C++编译器，接着出现：

![Center 2][]

编译C++文件，输入命令：

make

若没有报错，则编译成功，如下：

![Center 3][]  
到此，libsvm工具箱就安装成功了。  
**5、测试一下SVM算法**  
把MATLAB的当前目录返回到toolbox->libsvm-3.22，加载MATLAB数据集：

[heart_scale_label,heart_scale_inst]=libsvmread('heart_scale');

测试SVM的训练和predict：

model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);

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

测试结果如下：

Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

测试的这个过程如下：

![Center 4][]

**6、结束**

[libsvm]: http://download.csdn.net/download/guanmaoning/9963900
[Center]: /images/20220609/8509da318aeb4624a9cb7b0cdb41f371.png
[Center 1]: /images/20220609/679b8755608540e3908d629e7e0d817f.png
[Center 2]: /images/20220609/8990a4c2f6c34b3391142709eba23ade.png
[Center 3]: /images/20220609/0416357b72b84f6388d1eea802ad44b8.png
[Center 4]: /images/20220609/b7ddc4d0f67441c08c3ec92aa0ff784d.png

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