最近用LibSVM做分类实验,发现网上的资料大都是关于SVM基本原理和怎么用终端命令行使用svm-train,svm-predict等几个程序,这些其实在README文件中已经讲得很清楚了,Readme里面几乎包含了所有可以帮助你灵活使用LibSVM的信息,可以很多人都不怎么看。这里给出用JAVA调用LibSVM API最简单的示例,用JAVA进行SVM分类只需要几行程序就搞定了,前提是你已经准备好了符合LibSVM处理数据格式的训练样本和测试样本。
1、 准备训练样本和测试样本
直接上LibSVM官网就可以下载,我下载的UCI的UCI-breast-cancer数据集,训练样本和测试样本的基本格式是这样的
<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ...
分别代表 类别 feature1索引:feature1值 feature2索引:feature2值
如果想自己定义核函数,那么属于precompute kernel values and input them as training and testing files.
此时训练样本和测试样本变成如下格式:
New training instance for xi: <label> 0:i 1:K(xi,x1) ... L:K(xi,xL)
New testing instance for any x: <label> 0:? 1:K(x,x1) ... L:K(x,xL)
That is, in the training file the first column must be the "ID" of xi. In testing, ? can be any value.
很好理解,有篇EMNLP2009做观点和关系抽取就是自己定义核函数借助SVM分类器实现的。
2、建立JAVA工程,导入LibSVM 的JAR包,要注意还需要导入java文件下的svm_train.java和svm_predict.java这两个文件,这两个类其实主要在LibSVM基础上做了进一步封装,把命令行参数转化成了String []类型的函数参数,方便API调用。至于另外两个svm_tony.java和svm_scale可以不导入,它们分别是图形界面和数据压缩用的,不是必要文件。
3、把训练样本和测试样本放在工程文件夹下,当然,你也可以自定义data目录。
4 、修改svm_train.java和svm_predict.java这两个文件,前者主要是把model_file_name返回,因为在svm_predict的main函数中需要使用,后者主要是把分类的Accuracy返回。
5、编写JAVA调用LibSVM API分类代码如下,非常简单,代码中给出了注释