(1)model= svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']); 其中: train_label表示训练集的标签。 train_matrix表示训练集的属性矩阵。 libsvm_options是需要设置的一系列参数,各个参数可参见《libsvm参数说明.txt》,里面介绍的很详细,中英文都有的。如果用回归的话,其中的-s参数值应为3。 model:...
找不到libsvmtrain函数的原因：未安装libsvm包：libsvmtrain函数是libsvm包中的一个函数，若未下载并安装libsvm包，Matlab中自然无法找到该函数。路径未添加：即使已安装libsvm包，若未将libsvm包的路径添加至Matlab的路径中，Matlab也无法识别并调用该函数。libsvmtrain函数与svmtrain函数的区别：来源不同...
//如有必要,先调用svm_binary_svc_probability 训练子数据集svm_train_one 统计一下nozero,如果nozero已经是真,就不变,否则改为真 输出模型 主要是填充svm_model 清除内存 函数中调用过程如下: svm_train-->svm_train_one-->solve_c_svc(for example)-->s.Solve // // Interface functions //重点函数:s...
理解libsvmtrain函数在Matlab中找不到的问题，首先需要明确两点：第一，svmtrain这个函数在当前的Matlab版本里是内置的。第二，libsvmtrain函数通常指的是来自libsvm包中的svm函数。在Matlab环境下，默认情况下，直接调用svmtrain函数，实际上会调用的是系统内置的版本。然而，这个内置版本可能并不完全满足用...
train_set-file为需要保存的模型文件,在使用svm-predict进行数据预测的时候需要调用已经训练好的模型。 在cmd中键入: svm-train data.txt model 可以对data.txt数据进行训练 并在windows文件夹下生成一个model文件。 在cmd中键入: svm-train-t 0 -c 4 -b 1data.txt model ...
model = libsvmtrain(train_label,Train_matrix,cmd); clear clc %% 数据里面有6类的数据,label 里面有1、2、3、4、5、6 %% 矩阵里面 【106 9】 load d001_BreastTissue_data.mat %% size(matrix,1)=106 %% p = randperm(n) 返回行向量,其中包含从 1 到 n 没有重复元素的整数随机排列。
BuildPolyLineMesh函数 libsvmtrain函数 引言 本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题 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...
Train_matrix = Train_matrix'; Test_matrix = mapminmax('apply',test_matrix',PS); Test_matrix = Test_matrix'; 1. 2. 3. 4. 5. 6. IV. SVM创建/训练(RBF核函数) 这里使用的是交叉验证的方法 选出等距的多种c和g训练找到最合适的c和g,如果训练时间较长可以直接输入参数,跳过这一步 ...
(pop(i,2) ),' -s 3 -p 0.1']; fitness(i) = svmtrain(tn_train, pn_train, cmd); fitness(i) = -fitness(i); end [global_fitness bestindex]=min(fitness); % 全局极值 local_fitness=fitness; % 个体极值初始化 global_x=pop(bestindex,:); % 全局极值点 local_x=pop; % 个体极值点...
"Usage: svm-train [options] training_set_file [model_file]\n" "options:\n" "-s svm_type : set type of SVM (default 0)\n" " 0 -- C-SVC (multi-class classification)\n" " 1 -- nu-SVC (multi-class classification)\n"