首先说明一下实验数据,实验数据是Libsvm自带的heart_sacle,是个mat文件 加载数据集 将mat文件导入MATLAB后会有270*13的实例矩阵变量heart_scale_inst和270*1的标签矩阵heart_scale_label 分类 将数据集分为训练数据和测试数据 首先我们将实验数据分为训练数据和测试数据 load heart_scale; train_data = heart_scale...
执行完上述步骤,LIBSVM即可安装成功。LIBSVM安装成功后,可以用工具包自带的数据集“heart_scale”进行测试。直接在Matlab命令窗口中输入以下指令: [Label,Feature]=libsvmread(‘D:\tool\libsvm-3.23\heart_scale’); %读取数据集的标签和特征值;得到的Label为2701的标签矩阵,Feature为27013的特征矩阵,每一列表示...
svm-toy文件,一个可视化的工具,用来展示训练数据和分类界面,里面是源码,其编译后的程序在windows文件夹下,可以形象化的展示分类页面; (6)heart_scale文件,是测试用的训练文件,训练集文件 (7)其他.h和.cpp文件都是程序的源码,可以编译出相应的.exe文件。其中,最重要的是svm.h和svm.cpp文件,svm-predict.c、svm...
首先说明一下实验数据,实验数据是Libsvm自带的heart_sacle,是个mat文件 加载数据集 将mat文件导入MATLAB后会有270*13的实例矩阵变量heart_scale_inst和270*1的标签矩阵heart_scale_label 分类 将数据集分为训练数据和测试数据 首先我们将实验数据分为训练数据和测试数据 load heart_scale; train_data = heart_scale...
[predict_label,accuracy,dec_values]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);%用模型预测 这就说明安装成功! 附: 测试数据集heart_scale.mat下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i4I7lh7 参考文献: 1.Matlab安装MinGW-w64编译器 - Desire121的专栏 - CSDN博客 ...
执行完上述步骤,LIBSVM即可安装成功。LIBSVM安装成功后,可以用工具包自带的数据集“heart_scale”进行测试。直接在Matlab命令窗口中输入以下指令: [Label,Feature]=libsvmread(‘D:\tool\libsvm-3.23\heart_scale’); %读取数据集的标签和特征值;得到的Label为2701的标签矩阵,Feature为27013的特征矩阵,每一列表示...
1、第一个 ``` from svmutil import * # Read data in LIBSVM format y, x = svm_read_problem('../heart_scale') m = svm_train(y[:200], x[:200], '-c 4') p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:], x[200:], m) ...
安装成功后，即可进行LIBSVM的测试。以工具包自带的数据集“heart_scale”为例，执行相关指令来读取数据集的标签和特征值，并随机挑选部分样本作为训练集和测试集。通过训练得到的模型对测试集进行预测，并计算预测的准确率。经过实际测试，利用LIBSVM工具包对“heart_scale”数据集进行分类，预测结果的准确...
windows——包含libSVM四个exe程序包,我们所用的库就是他们,里面还有个heart_scale,是一个样本文件,可以用记事本打开,用来测试用的。 其他.h和.cpp文件都是程序的源码,可以编译出相应的.exe文件。其中,最重要的是svm.h和svm.cpp文件,svm-predict.c、svm-scale.c和svm-train.c(还有一个svm-toy.c在svm-toy...