LibSvm添加到Matlab
1.下载libSVM工具包
http://pan.baidu.com/s/1bnGNTBT或者下载最新版的到http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
2.解压缩后放在matlab的toolbox目录下
如我的目录C:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\libsvm
3.打开matlab,matlab的菜单 File->Set Path->add with subfolders(可直接用Add Folder)里,把C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm\matlab目录也添加进去
4.在matlab中输入mex –setup
>> mex -setup Welcome to mex -setup. This utility will help you set up
a default compiler. For a list of supported compilers, see
http://www.mathworks.com/support/compilers/R2012a/win64.html Please choose your compiler for building MEX-files: Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? y Select a compiler:
[] Microsoft Visual C++ SP1 in C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0 [] None Compiler: Please verify your choices: Compiler: Microsoft Visual C++ SP1
Location: C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0 Are these correct [y]/n? y ***************************************************************************
Warning: MEX-files generated using Microsoft Visual C++ require
that Microsoft Visual Studio run-time libraries be
available on the computer they are run on.
If you plan to redistribute your MEX-files to other MATLAB
users, be sure that they have the run-time libraries.
*************************************************************************** Trying to update options file: C:\Users\Wind\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2012a\mexopts.bat
From template: C:\PROGRA~\MATLAB\R2012a\bin\win64\mexopts\msvc90opts.bat Done . . . **************************************************************************
Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLAB
variables with more than ^- elements. In the near future
you will be required to update your code to utilize the new
API. You can find more information about this at:
http://www.mathworks.com/help/techdoc/matlab_external/bsflnue-1.html
Building with the -largeArrayDims option enables the new API.
**************************************************************************
不同的电脑因为安装的vc版本不同可能会出现不同的结果
5.在matlab current Floder中进入libSVM下的matlab路径
在matlab中输入make
如果顺利的话,可以正确编译
6.测试是否安装
>>[heart_scale_label,heart_scale_inst] =libsvmread('heart_scale');
>>model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
*
optimization finished, #iter = 134
nu = 0.433785
obj = -101.855060, rho = 0.426412
nSV = 130, nBSV = 107
Total nSV = 130
>>[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); %
输出
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
证明已经配置完成
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