Linux下使用Libsvm

最近在自己的笔记本上安装Ubuntu,感叹现在的Linux技术发展太快了，许多操作已经跟Windows没有差别，许多Windows下的应用软件都有对应的Linux版本。应该说使用Ubuntu相当的方便。于是将自己的工作平台改为Ubuntu。

 

改动为Ubuntu平台，我需要安装几个应用软件，主要是我自己工作需要MATLAB和LIBSVM。下面就将自己在安装这两个软件过程中出现的问题和一些经验写下来。一来是方便自己以后参考，另外就是给他人提供一个参考。

 

这篇文章先讲在Ubuntu平台上怎么安装和使用Libsvm(我下载对版本是2.91)。

 

1、下载：先到http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下载Linux下对版本tar.gz 。

2、解压缩：解压缩到任一目录下，这里我解压到/home/xxxxxx/libsvm-2.91。/home/xxxxxx/是我的用户目录，xxxxxx是用户名。

3、编译：进入到/home/xxxxxx/libsvm-2.91，输入命令make(即可完成安装，但有时候会出现下列错误）

 

 

 

g++ -Wall -Wconversion -O3 -fPIC -c svm.cpp

make: g++: Command not found

make: *** [svm.o] Error 127

4、错误解决：此错误为没有对应编译器，需要安装。

5、安装g++编译器：在终端输入命令 apt-get install g++

6、再编译：安装g++成功后，即可再编译，编译成功即可用libsvm

7、Libsvm使用

     A.使用svm-train训练：在终端中输入./svm-train heart_scale

     B.使用svm-predict预测：在终端输入./svm-predict heart_scale heart_scale.model out

     heart_scale为test file, heart_scale.model是由svm-train训练出来对模型文件，out为预测输出文件。

 

8、如果想使用easy.py和grid.py更快的执行以上第7步骤的工作。因为Ubuntu中已经安装了python和gunplot，所以这两个软件对安装工作可以省略。进入/home/xxxxxx/libsvm-2.91/tools到目录后，只需要在终端中输入：

    python easy.py /home/xxxxxx/libsvm-2.91/SYN /home/xxxxxx/libsvm-2.91/SYN2NMF

    这里SYN为用来构建模型对训练文件；SYN2NMF为需要预测对文件

    运行结果：

    Best c=2.0, g=0.0078125 CV rate=77.45

    Training...

    Output model: SYN.model

    Scaling testing data...

    Testing...

    Accuracy = 83.35% (1667/2000) (classification)

    Output prediction: SYN2NMF.predict

PS:在安装过程中，最好首先在终端中输入 sudo -i 切换为root用户模式，避免权限错误。