MATLAB下使用libsvm （二）
详解例子程序
[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);
*heart_scale_label是与heart_scale_inst一一对应的标签，普通n*1维数组就可以表示
例：
1
0
0
1
1
......
*heart_scale_inst是存储所有实例的特征值，二维n*m维数组表示就可以
例：
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3.0 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5.0 3.6 1.4 0.2
5.4 3.9 1.7 0.4
4.6 3.4 1.4 0.3
5.0 3.4 1.5 0.2 ……
*heart_scale的格式为，第一列是heart_scale，每行紧跟着对应实例的特征值矩阵heart_scale_inst，每个特征值前边都要有相应的标号，一般从1开始标到最后
例：
+1 1:0.708333 2:1 3:1 4:-0.320755 5:-0.105023 6:-1 7:1 8:-0.419847 9:-1 10:-0.225806 12:1 13:-1
-1 1:0.583333 2:-1 3:0.333333 4:-0.603774 5:1 6:-1 7:1 8:0.358779 9:-1 10:-0.483871 12:-1 13:1
+1 1:0.166667 2:1 3:-0.333333 4:-0.433962 5:-0.383562 6:-1 7:-1 8:0.0687023 9:-1 10:-0.903226 11:-1 12:-1 13:1
-1 1:0.458333 2:1 3:1 4:-0.358491 5:-0.374429 6:-1 7:-1 8:-0.480916 9:1 10:-0.935484 12:-0.333333 13:1
-1 1:0.875 2:-1 3:-0.333333 4:-0.509434 5:-0.347032 6:-1 7:1 8:-0.236641 9:1 10:-0.935484 11:-1 12:-0.333333 13:-1
...................
运行结果就保存在predict_label,accuracy, dec_values这三个变量中
predicted_label: SVM 预测输出向量
accuracy: 一个包含准确率，均方差，相关系数的向量
prob_estimates: If selected, probability estimate vector.