1樓：匿名使用者
[label_vector, instance_matrix] = libsvmread('data.txt');
用這個函式
data.txt是你的資料文字，label_vector是類別號，instance_matrix是屬性矩陣
matlab中怎麼把libsvm資料轉化成matlab格式
2樓：匿名使用者
matlab中怎麼把libsvm資料轉化成matlab格式[label_vector, instance_matrix] = libsvmread('data.txt');
用這個函式
data.txt是你的資料文字，label_vector是類別號，instance_matrix是屬性矩陣
如何將資料轉換libsvm格式檔案
3樓：陽光小天使樂園
有三種工具可用 1.網上有一個xls文formatdatalibsvm.xls具有巨集命令，可以利用其中的巨集命令來實現。
對於屬性資料只有一二百的，這種工具簡單方便。 2.對於一兩千的就需要藉助**之類的工具了。
其實仔細看cjlin的libsvm**，從**的libsvm faq..
如何在matlab中使用libsvm
4樓：幸運e的喵戀
在maltab使用svm庫的方式為：
svmstruct = svmtrain(data,groups,'kernel_function','rbf');
其中data是樣本集，groups是組集，kernel_function是核函式的字串，後面的rbf表示選擇的是徑向基函式（也可以自定義成其他的）
一般說來你需要收集樣本集和所需要分的組，然後選擇一個合適的核函式，然後使用svmtrain來訓練支援向量機。訓練完畢後使用svmclassify分類。
詳細資訊可以在matlab command window輸入doc svm檢視。
libsvm matlab中的label格式？
5樓：電動爐鉤子
是說model裡的label麼，那個不需要你自己寫，它會自己生成的。
train的時候的label都是數字不是向量
如何使用matlab-libsvm
6樓：wzyeclipse疏疏
不需要安裝，直接解壓縮就行了。很方便。
使用方法，在readme裡面都寫得很清楚了，其中matlab那個檔案下也有readme。
我在這裡就我自己感興趣的東西，列幾條。我是在windows平臺下的。
1） 編譯
其實在windows資料夾下已經有了，也可以自己動手。
1. 執行matlab， 轉到libsvm的解壓目錄下的matlab
2. 在matlab中輸入mex -setup
接下來會選擇一下東西，隨意，自己看看就可以選了。
3. make
生成libsvmread.mexw32 libsvmwrite.mexw32 svmpredict.mexw32 svmtrain.mexw32 一共四個檔案。
使用方法：
只要將生成的四個檔案copy到一個matlab執行目錄下就行了。
舉個例子吧，以解壓目錄下的heart_scale資料為例好了。
close all
clear all
clc[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);
至於具體的藉口，還是看readme吧，很清楚的。
matlab的libsvm 中訓練引數怎麼輸出
7樓：晚霞滿天
c語言版本的也記錄在 model 裡面.其中model 是一個結構體,其定義如下.
struct svm_model
;裡面的sv_coef就是指向 拉格朗日引數(可能乘了1或者-1)的指標的指標
**********===
其實用matlab版本的更方便
matlab中怎麼產生Matlab中怎麼產生1到1之間的隨機數
x 2 rand m,n 0.5 產生m n個數，他們構成一個矩陣。一樓正解 例如 x 2 rand 5,5 0.5 x 0.7867 0.7374 0.1372 0.7279 0.7061 0.9238 0.8311 0.8213 0.7386 0.2441 0.9907 0.2004 0.636...
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