matlab2018b安装libsvm工具箱方法

虽然MATLAB自带有svm函数，但是这个实现函数仅支持分类问题，不支持回归问题；而libsvm不仅支持分类问题，也支持回归问题。所以这里放一下matlab2018b安装libsvm工具箱方法。欢迎评论不同版本的安装方式~
其他查找到的方法，主要参照了第一个，如果不是64位的朋友可以看第三个
windows64位系统下Matlab R2018b安装libsvm工具箱
MATLAB libsvm 安装和使用
matlab安装libsvm工具箱的方法
首先下载libsvm安装包，下载网址

1.下载

本人下的是libsvm-3.25版本的，首先将这个文件夹放到matlab安装位置的toolbox目录里，比如我’E:\anzhuang\MATLAB2018b\toolbox\libsvm-3.25’(很生硬的anzhuang哈哈哈哈)

2.编译

如果不是win64的，那就需要编译了，建议看matlab安装libsvm工具箱的方法，如果是64位的，那预编译的二进制文件已经提供，在\libsvm-3.23\windows文件下，可以看到4个文件，分别是libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64。

3.设置路径

在matlab里图片里框出的位置

然后，添加文件夹，找到你的libsvm-3.25的位置，出现了之后记得保存。

4.测试

下载libsvm-3.25的时候有个测试文件heart_scale，打开matlab测试一下，先将matlab的工作路径设置成你的libsvm-3.25中的matlab（例如我的：‘E:\anzhuang\MATLAB2018b\toolbox\libsvm-3.25\matlab’）输入以下代码：

[heart_scale_label,heart_scale_inst]=libsvmread('..\heart_scale');
model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
[predict_label, accuracy, dec_values] =svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);

如果输出的是

*
optimization finished, #iter = 134
nu = 0.433785
obj = -101.855060, rho = 0.426412
nSV = 130, nBSV = 107
Total nSV = 130
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

注意

1. 输入的代码的第一行(’…\heart_scale’)是你存放这个测试文件的路径，记得修改
2. 如果你看了matlab安装libsvm工具箱的方法这个里说的“在得到libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64这4个文件后，为了避免和svm内置的函数冲突，最好将svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64这两个文件重命名为libsvmtrain.mexw64、libsvmpredict.mexw64”也要把输入的代码中的svmtrain和svmpredict前面加个lib。