如何调用libsvm 的java 库函数

第一步：下载java版libsvm312，解压。

第二步：打开java文件夹

第三步：建立项目，引用libsvm包

第五步：把第二步中的文件夹中四个文件复制到一个自定义的包中

第六步：写程序调用，代码如下，贴出来供大家学习，有不对的地方，欢迎拍砖。

import javaioIOException;

import libsvmsvm;

import libsvmsvm_model;

public class SVMTest {

public static void main(String[] args) throws IOException {

svm_train svmt = new svm_train();

svm_predict svmp = new svm_predict();

String[] argvTrain = {

"C:\\Users\\baolong\\Desktop\\KDD\\other\\svm\\train\\TR1data",// 训练文件

"C:\\Users\\baolong\\Desktop\\KDD\\other\\svm\\model\\MO1model"// 模型文件

};

String[] argvPredict = {

"C:\\Users\\baolong\\Desktop\\KDD\\other\\svm\\predict\\PR1data",// 预测文件

"C:\\Users\\baolong\\Desktop\\KDD\\other\\svm\\model\\MO1model", // 模型文件

"C:\\Users\\baolong\\Desktop\\KDD\\other\\svm\\result\\RE1out" // 预测结果文件

};

try {

svmtmain(argvTrain);

svmpmain(argvPredict);

} catch (IOException e) {

eprintStackTrace();

}

double[] record = { -1, 12, 12, 78 };

libsvmsvm_model model = svm

svm_load_model("C:\\Users\\baolong\\Desktop\\KDD\\other\\svm\\model\\MO1model");

Systemoutprintln(svmppredictPerRecord(record, model));

}

}

点击第一项即可。不行的话，直接换个验证过的系统盘重装系统就行了，这样就可以全程自动、顺利解决win7系统安装的问题了。用u盘或者硬盘这些都是可以的，且安装速度非常快。但关键是：要有兼容性好的（兼容ide、achi、Raid模式的安装）并能自动永久激活的、能够自动安装机器硬件驱动序的系统盘，这就可以全程自动、顺利重装系统了。方法如下：1、U盘安装：用ultraiso软件，打开下载好的系统安装盘文件（ISO文件），执行“写入映像文件”把U盘插到电脑上，点击“确定”，等待程序执行完毕后，这样就做好了启动及安装系统用的u盘，用这个做好的系统u盘引导启动机器后，即可顺利重装系统了；2、硬盘安装：前提是，需要有一个可以正常运行的Windows系统，提取下载的ISO文件中的“GHO”和“安装系统EXE”到电脑的非系统分区，然后运行“安装系统EXE”，直接回车确认还原 *** 作，再次确认执行自动安装 *** 作。(执行前注意备份C盘重要资料！)；3、图文版教程：有这方面的详细图文版安装教程怎么给你？不能附加的。会被系统判为违规的。

可以利用libsvm工具箱中自带的k折交叉验证方法进行参数的寻优。

k折交叉验证的基本思想如下：

k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。

libsvm工具箱中交叉验证的使用方法如下：

predict = trian(data_label, data_train, cmd);  

% train_label表示训练输出样本数据；

% data_train表示训练输入样本数据；

% cmd就是训练参数的设置，如设置为cmd='-v 5'就表示进行5折交叉验证（该设置中省略了其他参数的设置，即保存默认设置）。

你这个配置出现中文路径不推荐，告诉你一个最有效的方法，在dos里面直通通过：

set path=C:\Program Files\Java\jdk180_05\bin

set classpath=C:\Program Files\Java\jdk180_05\lib

这样管用如果不行；set classpath=C:\Program Files\Java\jdk180_05\lib;C:\Program Files\Java\jdk180_05\lib\toolsjar;C:\Program Files\Java\jdk180_05\lib\dtjar

以下两种方法，我已经亲测可用方法1：可以在其他朋友的电脑上进行编译，编译完后直接把libsvmreadmexw64、libsvmwritemexw64、svmpredictmexw64、svmtrainmexw64复制到你自己的程序中即可运行。这种方法的弊端是不同的算法程序中均需要复制一次。方法2：把编译完后的libsvmreadmexw64、libsvmwritemexw64、svmpredictmexw64、svmtrainmexw64这几个文件添加到F:\MATLAB2015aanzhuang\toolbox\libsvm-322\matlab下，即可

其实使用libsvm进行分类很简单，只需要有属性矩阵和标签，然后就可以建立分类模型（model），然后利用得到的这个model进行分类预测了。

一、属性矩阵和标签：

一个班级里面有两个男生（男生1、男生2），两个女生（女生1、女生2），其中

男生1 身高：176cm 体重：70kg；

男生2 身高：180cm 体重：80kg；

女生1 身高：161cm 体重：45kg；

女生2 身高：163cm 体重：47kg；

如果将男生定义为1，女生定义为-1，并将上面的数据放入矩阵data中，即

data = [176 70;

180 80;

161 45;

163 47];

复制代码

在label中存入男女生类别标签（1、-1），即

label = [1;1;-1;-1];

复制代码

这样上面的data矩阵就是一个属性矩阵，行数4代表有4个样本，列数2表示属性有两个，label就是标签（1、-1表示有两个类别：男生、女生）。

二、有了上面的属性矩阵data，和标签label就可以利用libsvm建立分类模型了，简要代码如下：

model = svmtrain(label,data);

复制代码

有了model就可以做分类预测，比如此时该班级又转来一个新学生，其

身高190cm，体重85kg

想通过上面这些信息就给出其标签（想知道其是男1还是女-1）

比如 令 testdata = [190 85]; 由于其标签不知道，假设其标签为-1（也可以假设为1）

即

testdatalabel = -1;

然后利用libsvm来预测这个新来的学生是男生还是女生，代码如下：

[predictlabel,accuracy] = svmpredict(testdatalabel,testdata,model)

复制代码

下面整体运行一下上面这段的背景数据和代码：

data = [176 70;

180 80;

161 45;

163 47];

label = [1;1;-1;-1];

model = svmtrain(label,data);

testdata = [190 85];

testdatalabel = -1;

[predictlabel,accuracy] = svmpredict(testdatalabel,testdata,model);

predictlabel

复制代码

运行结果如下：

Accuracy = 0% (0/1) (classification)

predictlabel =

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