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1、SVM工具箱快速入手簡易教程(by faruto)一. matlab 自帶的函數(shù)(matlab幫助文件里的例子)只有較新版本的matlab中有這兩個SVM的函數(shù)=svmtrain svmclassify=簡要語法規(guī)則=svmtrainTrain support vector machine classifierSyntaxSVMStruct = svmtrain(Training, Group)SVMStruct = svmtrain(., 'Kernel_Function', Kernel_FunctionValue, .)SVMStruct = svmtrain(.,
2、39;RBF_Sigma', RBFSigmaValue, .)SVMStruct = svmtrain(., 'Polyorder', PolyorderValue, .)SVMStruct = svmtrain(., 'Mlp_Params', Mlp_ParamsValue, .)SVMStruct = svmtrain(., 'Method', MethodValue, .)SVMStruct = svmtrain(., 'QuadProg_Opts', QuadProg_OptsValue, .)SVMStruc
3、t = svmtrain(., 'SMO_Opts', SMO_OptsValue, .)SVMStruct = svmtrain(., 'BoxConstraint', BoxConstraintValue, .)SVMStruct = svmtrain(., 'Autoscale', AutoscaleValue, .)SVMStruct = svmtrain(., 'Showplot', ShowplotValue, .)-svmclassifyClassify data using support vector machi
4、neSyntaxGroup = svmclassify(SVMStruct, Sample)Group = svmclassify(SVMStruct, Sample, 'Showplot', ShowplotValue)=實(shí)例研究=load fisheriris%載入matlab自帶的數(shù)據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)的信息可以自己到UCI查找,這是UCI的經(jīng)典數(shù)據(jù)之一,得到的數(shù)據(jù)如下圖:tu11.jpg (7.94 KB)2009-5-12 19:50其中meas是150*4的矩陣代表著有150個樣本每個樣本有4個屬性描述,species代表著這150個樣本的分類.data = meas(:,1
5、), meas(:,2);%在這里只取meas的第一列和第二列,即只選取前兩個屬性.groups = ismember(species,'setosa');%由于species分類中是有三個分類:setosa,versicolor,virginica,為了使問題簡單,我們將其變?yōu)槎诸悊栴}:Setosa and non-Setosa.train, test = crossvalind('holdOut',groups);cp = classperf(groups);%隨機(jī)選擇訓(xùn)練集合測試集有關(guān)crossvalind的使用請自己help一下其中cp作用是后來用來評
6、價分類器的.svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'showplot',true);%使用svmtrain進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的結(jié)構(gòu)svmStruct,在預(yù)測時使用.訓(xùn)練結(jié)果如圖:tu22.jpg (26.86 KB)2009-5-12 19:50classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:),'showplot',true);%對于未知的測試集進(jìn)行分類預(yù)測,結(jié)果如圖:tu33.jpg (37.34 KB)2009-5-12 19:50classperf(cp,
7、classes,test);cp.CorrectRateans = 0.9867%分類器效果測評,就是看測試集分類的準(zhǔn)確率的高低.二.臺灣林智仁的libsvm工具箱該工具箱下載libsvm-mat-2.86-1: libsvm-mat-2.86-1.rar (73.75 KB) libsvm-mat-2.86-1.rar (73.75 KB)下載次數(shù): 3732009-5-12 20:02安裝方法也很簡單,解壓文件,把當(dāng)前工作目錄調(diào)整到libsvm所在的文件夾下,再在set path里將libsvm所在的文件夾加到里面.然后在命令行里輸入mex -setup
8、; %選擇一下編譯器make 這樣就可以了.建議大家使用libsvm工具箱,這個更好用一些.可以進(jìn)行分類多類別,預(yù)測.=svmtrainsvmpredict=簡要語法:Usage=matlab> model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix , 'libsvm_options'); -training_label_vector: &
9、#160; An m by 1 vector of training labels (type must be double). -training_instance_matrix: An m by n matrix of m training instances with n features. It ca
10、n be dense or sparse (type must be double). -libsvm_options: A string of training options in the same format as that of LIBSVM.matlab> predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates = svmpredict(tes
11、ting_label_vector, testing_instance_matrix, model , 'libsvm_options'); -testing_label_vector: An m by 1 vector of prediction labels. If labels of test da
12、ta are unknown, simply use any random values. (type must be double) -testing_instance_matrix: An m by n matrix of m testing instances with n features. It can be
13、dense or sparse. (type must be double) -model: The output of svmtrain. -libsvm_options: A string of testing options in the s
14、ame format as that of LIBSVM.Returned Model Structure=實(shí)例研究:load heart_scale.mat%工具箱里自帶的數(shù)據(jù)如圖:tu44.jpg (9.36 KB)2009-5-12 20:08其中 heart_scale_inst是樣本,heart_scale_label是樣本標(biāo)簽model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');%訓(xùn)練樣本,具體參數(shù)的調(diào)整請看幫助文件predict_label, accuracy, dec_valu
15、es = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);%分類預(yù)測,這里把訓(xùn)練集當(dāng)作測試集,驗(yàn)證效果如下:>> predict_label, accuracy, dec_values = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); % test the training dataAccuracy = 86.6667% (234/270) (classification)=這回把SVM這點(diǎn)入門的東西都說完了,大家可以參照著上手了,有關(guān)SVM的原理我下面有個簡易的PPT,是以前做項(xiàng)目時我做的當(dāng)時我負(fù)責(zé)有關(guān)SVM這一塊代碼實(shí)現(xiàn)講解什么的,感興趣的你可以看看,都是上手較快的東西,想要深入學(xué)習(xí)SVM,你的學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論什么的.挺多的呢.SVM.ppt (391 KB) SVM.ppt (391 KB)下載次數(shù): 4292009-5-12 20:1
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