LibSVM支持向量机并获取决策函数

文章目录一、LibSVM简介二、LibSVM下载三、构建数据集并获得决策函数总结参考一、LibSVM简介LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。LIBSVM不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少

路过_听雨声

1519人浏览 · 2021-11-19 20:40:10

路过_听雨声 · 2021-11-19 20:40:10 发布

文章目录

一、LibSVM简介
二、LibSVM下载
三、构建数据集并获得决策函数
总结
参考

一、LibSVM简介

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。

LIBSVM不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

二、LibSVM下载

官网下载地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
在这里插入图片描述
解压文件

三、构建数据集并获得决策函数

启动LibSVM，点击Windows文件下，启动svm-toy.exe
手工绘制数据集
点击Save，将数据保存为train.txt
新建一组数据集作为测试集test.txt
IDEA新建Java项目
将Java文件夹下libsvm文件夹拷贝到项目src下
新建Test类，并把指定文件添加到包内

新建Test类，并添加代码

package test;

import java.io.IOException;

public class test {
    public static void main(String args[]) throws IOException {
        //存放数据以及保存模型文件路径
        String filepath = "D:\\Code\\libsvm-3.25\\x\\";
        /*
         * -s 设置svm类型：默认值为0
         *          0– C-SVC
         *          1 – v-SVC
         *          2 – one-class-SVM
         *          3 –ε-SVR
         *          4 – n - SVR
         *
         * -t 设置核函数类型，默认值为2
         *          0 --线性核
         *          1 --多项式核
         *          2 -- RBF核
         *          3 -- sigmoid核
         *
         * -d degree:设置多项式核中degree的值，默认为3
         *
         * -c cost：设置C-SVC、ε-SVR、n - SVR中从惩罚系数C，默认值为1；
         */
        String[] arg = {"-s","0","-c","10","-t","0",filepath+"train.txt",filepath+"line.txt"};
        String[] arg1 = {filepath+"test.txt",filepath+"line.txt",filepath+"predict1.txt"};
        System.out.println("----------------线性-----------------");
        //训练函数
        svm_train.main(arg);
        svm_predict.main(arg1);


        arg[5]="1";
        arg[7]=filepath+"poly.txt";//输出文件路径
        arg1[1]=filepath+"poly.txt";
        arg1[2]=filepath+"predict2.txt";
        System.out.println("---------------多项式-----------------");
        svm_train.main(arg);
        svm_predict.main(arg1);

        arg[5]="2";
        arg[7]=filepath+"RBF.txt";
        arg1[1]=filepath+"RBF.txt";
        arg1[2]=filepath+"predict3.txt";
        System.out.println("---------------高斯核-----------------");
        svm_train.main(arg);
        svm_predict.main(arg1);

    }
}