基于MATLAB的SVM模块

#include 
#include 
#include “svm.h“

#include “mex.h“

#ifdef MX_API_VER
#if MX_API_VER < 0x07030000
typedef int mwIndex;
#endif
#endif

#define NUM_OF_RETURN_FIELD 11

#define Malloc（typen） （type *）malloc（（n）*sizeof（type））

static const char *field_names[] = {
	“Parameters“
	“nr_class“
	“totalSV“
	“rho“
	“Label“
	“sv_indices“
	“ProbA“
	“ProbB“
	“nSV“
	“sv_coef“
	“SVs“
};

const char *model_to_matlab_structure（mxArray *plhs[] int num_of_feature struct svm_model *model）
{
	int i j n;
	double *ptr;
	mxArray *return_model **rhs;
	int out_id = 0;

	rhs = （mxArray **）mxMalloc（sizeof（mxArray *）*NUM_OF_RETURN_FIELD）;

	// Parameters
	rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（5 1 mxREAL）;
	ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
	ptr[0] = model->param.svm_type;
	ptr[1] = model->param.kernel_type;
	ptr[2] = model->param.degree;
	ptr[3] = model->param.gamma;
	ptr[4] = model->param.coef0;
	out_id++;

	// nr_class
	rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（1 1 mxREAL）;
	ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
	ptr[0] = model->nr_class;
	out_id++;

	// total SV
	rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（1 1 mxREAL）;
	ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
	ptr[0] = model->l;
	out_id++;

	// rho
	n = model->nr_class*（model->nr_class-1）/2;
	rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（n 1 mxREAL）;
	ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
	for（i = 0; i < n; i++）
		ptr[i] = model->rho[i];
	out_id++;

	// Label
	if（model->label）
	{
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（model->nr_class 1 mxREAL）;
		ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
		for（i = 0; i < model->nr_class; i++）
			ptr[i] = model->label[i];
	}
	else
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（0 0 mxREAL）;
	out_id++;

	// sv_indices
	if（model->sv_indices）
	{
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（model->l 1 mxREAL）;
		ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
		for（i = 0; i < model->l; i++）
			ptr[i] = model->sv_indices[i];
	}
	else
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（0 0 mxREAL）;
	out_id++;

	// probA
	if（model->probA != NULL）
	{
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（n 1 mxREAL）;
		ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
		for（i = 0; i < n; i++）
			ptr[i] = model->probA[i];
	}
	else
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（0 0 mxREAL）;
	out_id ++;

	// probB
	if（model->probB != NULL）
	{
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（n 1 mxREAL）;
		ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
		for（i = 0; i < n; i++）
			ptr[i] = model->probB[i];
	}
	else
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（0 0 mxREAL）;
	out_id++;

	// nSV
	if（model->nSV）
	{
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（model->nr_class 1 mxREAL）;
		ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
		for（i = 0; i < model->nr_class; i++）
			ptr[i] = model->nSV[i];
	}
	else
		rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（0 0 mxREAL）;
	out_id++;

	// sv_coef
	rhs[out_id] = mxCreateDoubleMatrix（model->l model->nr_class-1 mxREAL）;
	ptr = mxGetPr（rhs[out_id]）;
	for（i = 0; i < model->nr_class-1; i++）
		for（j = 0; j < model->l; j++）
			ptr[（i*（model->l））+j] = model->sv_coef[i][j];
	out_id++;

	// SVs
	{
		int ir_index nonzero_element;
		mwIndex *ir *jc;
		mxArray *pprhs[1