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SVM 整理

1 各种 svm 程序包

1.1 matlab 高级版本中自带的 svm 函数

我现在使用的 matlab 版本为 matlab 7.6.0(R2008a)这个版本中已经自带 svm 算法，分别为生

物信息工具箱（bioinformatics toolbox）中 svmclassify 函数和 svmtrain 函数，为上下级关系。

SVMStruct=svmtrain(Training,Group)%svmtrain 的输入为样本点 training 和样本的分类情况

group，输出为一个分类器 svmstruct.

核函数，核参数，和计算方法等都是可选的，如 SVMStruct = svmtrain( … ,

‘Kernel_Function’, Kernel_FunctionValue, …)

但是切记切记一定要成对出现。

然后，将分类器和 testing sample 带入 svmclassify 中，可以得到分类结果和准确度。

举个例子

svmStruct=svmtrain(data(train,:),groups(train), ’

Kernel_Function’,'rbf’,'Kernel_FunctionValue’,’5′,’showplot’,true);

%用了核宽为 5 的径向基核，且要求作图

%这里我觉得原作者的写法有误，应该是 svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),...

'Kernel_Function','rbf','RBF_Sigma',5,'showplot',true);

classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:),’showplot’,true);

%要求输出检测样本点的分类结果，且画图表示。

tip 1: 有归一化 scale 功能，可以通过调参数实现

tip 2: 计算方法可选 qp,smo,ls

tip 3: 有个关于 soft margin 的盒子条件，我不太明白是干嘛的，谁懂得话，就给我讲讲哈

tip 4: 画出来的图很难看

to sum up: 挺好的

1.2 较早使用的工具箱 SVM and Kernel Methods Matlab Toolbox

2005 年法国人写的，最近的更新为 20/02/2008

下载的地址为 http://asi.insa-rouen.fr/enseignants/~arakotom/toolbox/index.html

这是我最早开始用的一个工具箱，我很喜欢，到现在还是，对于 svm 的初学者是个很好的

toolbox.

有详细的说明和很多的 demo 和例子，

包含现今几乎所有的有关 svm 的成熟算法和数据预处理方法（pca 及小波等）。

最最重要的是有回归！！！

且函数简单，容易改动延伸。

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