libSVM的数据格式

首先介绍一下 libSVM的数据格式

Label 1:value 2:value ….

Label：是类别的标识，比如上节train.model中提到的1 -1，你可以自己随意定，比如-10，0，15。当然，如果是回归，这是目标值，就要实事求是了。

Value：就是要训练的数据，从分类的角度来说就是特征值，数据之间用空格隔开

比如: -15 1:0.708 2:1056 3:-0.3333

需要注意的是，如果特征值为0，特征冒号前面的(姑且称做序号)可以不连续。如：

-15 1:0.708 3:-0.3333

表明第2个特征值为0，从编程的角度来说，这样做可以减少内存的使用，并提高做矩阵内积时的运算速度。我们平时在matlab中产生的数据都是没有序号的常规矩阵，所以为了方便最好编一个程序进行转化。

怎样生成libsvm所用的数据格式

第一种方法 使用FormatDataLibsvm.xls

运行FormatDataLibsvm.xls（注意这时会有一个关于“宏已禁宏”的安全警示，点击“选项”，选择“启用此内容”，确定即可）；

1，先运行FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。

2、 打开data.xls,(注：网上很多的介绍都是直接将数据粘贴到sheet1的topleft单元)，要特别注意的是这时候的数据排列顺序应该是：

条件属性a   条件属性b  ...  决策属性

7     5    ...  2

4     2    ...  1

3、"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项（FormatDatatoLibsvm）-->执行，要选中这个然后点击“运行” ，这时候数据讲变成：

决策属性  条件属性a  条件属性b  ...

2    1:7    2:5    ...

1    1:4    2:2    ...

等数据转换完成后，将该文件保存为.txt文件。这时数据转换的问题就解决了。

用excel打开 一定要删掉sheet

如下图所示

第二种方法

可以利用weka来转换，用weka打开csv文件，再将文件重新保存为libsvm格式。方便简单，经我测试的结果也是一致的。这个方法很好,多列属性也可行。

                      

如果出现错误，请将sheet删掉

第三种种方法

.txt格式->svm格式的转换（该段转自http://blog.csdn.net/lztao82/article/details/7495258）

首先说明的是，这里所提的.txt文本数据是指数据文件带有逗号、空格、顿号、分号等数据分离符号的数据文件。因为其用符号来分离，导致所有数据项都归类为一个属性，无法实现上面2步骤的格式输入，也就无法实现正确结果格式的输出了。

为了解决该问题，转换该过程与上面一过程的最大不同就在于：在打开该.txt文件的时候根据文本数据本身的数据特点将其所包含的逗号、分号、制表符等数据分离的符号去掉；具体的做法是：转换运行FormatDataLibsvm.xls，“文件”->“打开”->选择要打开的data,txt文件，接着在文本导入向导中根据data.txt文件本身的数据特点选择“原始数据类型（分隔符号）”；接着选择分隔符号的类型（目地是使得该数据分成独立的一列列数据，分离成功的话，在数据预览中将可以看到一列列分离独立的数据） ：选择“列数据格式”（常规）->完成；

这时候只要调整上面"一"过程的数据格式，重复其后面的步骤2、3操作即可。

第三种方法

其实libsvm所需的数据也可以自己生成~比如我之前是利用图像的颜色特征进行图像分割，先用程序读取RGB值然后保存在txt文件中就可以了~只不过要注意保存的格式

如何使用这些数据

以简单的使用为例

在用libsvm自带的一个例子heart_scale.mat时，一切正常~

load heart_scale.mat（此处无分号）

train = heart_scale_inst;

train_label=heart_scale_label;

test=train;

test_label=train_label;

model=svmtrain(train_label,train,'-c 2 -g 0.01');

[predict_label,accuracy]=svmpredict(test_label,test,model);

但是在我们用自己的例子时出现了问题~

因为train = heart_scale_inst;是用的mat文件的特征列

train_label=heart_scale_label;用的是mat文件的标签列

而我们生成的txt或者mat文件还没有进行赋值所以一开始进行赋值就可以了~

A=[newmat(1:2288,1:3)];%特征列

B=[newmat(1:2288,4)];%标签列

train = A;

train_label=B;