【机器学习系列】libsvm中的svm-toy尝试

主要内容

利用libSVM自带的简易工具来演示SVM的两类分类过程。（以下内容只是利用libSVM自带的一个简易的工具供大家更好的理解SVM，如果你对SVM已经有了一定的了解，可以直接跳过这部分内容）

实验

首先，你要了解的是libSVM只是众多SVM实现版本中的其中之一。而SVM是一种进行两类分类的分类器，在libSVM最新版（libSVM3.1）里面，已经自带了简单的工具，可以对二分类进行演示。以windows平台为例，将libSVM.zip解压之后，有一个名为windows的子文件夹，里面有一个名为svm-toy.exe的可执行文件。直接双击，运行该可执行文件，显示如下的界面

点击第二个按钮“Run”,然后，在左上部分，用鼠标左键随机点几下，代表你选择的第一类模式的数据分布，下图是我随即点了几下的结果：

之后，点击“Change”，接着，用鼠标左键在窗口右下方随便点击几下，代表你选择的第二类模式的数据分布，如下图所示：

接着，点击“Run”,libSVM就帮你把这两类模式分开了，并用两种不同的颜色区域来代表两类不同的模式，如下图所示：

图中不同颜色区域的分界面，也就是SVM的最优分类面。当然，SVM是通过核函数将原始数据映射到高维空间，在高维空间进行线性分类。换句话说，在高维空间，这两类数据应该是线性可分的，即：最优分类面应该是一条直线，而这里看到的，是将高维空间分类的结果又映射回原始空间所呈现的分类结果，即：非线性的分类面。细心的朋友可能已经发现，在上述界面的右下角，有一个编辑框，里面写着“-t 2 -c 100”，显然，这是libSVM的一些参数，你也可以试着更改这些参数，来选择不同的核函数、不同的SVM类型等来达到最好的分类效果。