Libsvm参数详解（含具体程序代码，可运行

Libsvm参数实例详解，里面包含一个pdf文档用于对libsvm每一个参数的具体讲解，还有两个具体的程序实例，通过本资源的学习可以掌握libsvm参数的设置。

%% Use_precomputed_kernelForLibsvm_example
% faruto
% last modified by 2011.07.07
%%
tic;
clear;
clc;
close all;
format compact;
%%
load heart_scale.mat;
% Split Data
train_data = heart_scale_inst（1:150:）;
train_label = heart_scale_label（1:150:）;
test_data = heart_scale_inst（151:270:）;
test_label = heart_scale_label（151:270:）;

%% Linear Kernel
model_linear = svmtrain（train_label train_data ‘-t 0‘）;
[predict_label_L accuracy_L dec_values_L] = svmpredict（test_label test_data model_linear）;

%% Precomputed Kernel One
% 使用的核函数 K（xx‘） = （x * x‘）
% 核矩阵
ktrain1 = train_data*train_data‘;
Ktrain1 = [（1:150）‘ktrain1];
model_precomputed1 = svmtrain（train_label Ktrain1 ‘-t 4‘）;
ktest1 = test_data*train_data‘;
Ktest1 = [（1:120）‘ ktest1];
[predict_label_P1 accuracy_P1 dec_values_P1] = svmpredict（test_label Ktest1 model_precomputed1）;

%% Precomputed Kernel Two
% 使用的核函数 K（xx‘） = ||x|| * ||x‘||
% 核矩阵
ktrain2 = ones（150150）;
for i = 1:150
    for j = 1:150
        ktrain2（ij） = sum（train_data（i:）.^2）^0.5 * sum（train_data（j:）.^2）^0.5;
    end
end
Ktrain2 = [（1:150）‘ktrain2];
model_precomputed2 = svmtrain（train_label Ktrain2 ‘-t 4‘）;

ktest2 = ones（120150）;
for i = 1:120
    for j = 1:150
        ktest2（ij） = sum（test_data（i:）.^2）^0.5 * sum（train_data（j:）.^2）^0.5;
    end
end
Ktest2 = [（1:120）‘ ktest2];
[predict_label_P2 accuracy_P2 dec_values_P2] = svmpredict（test_label Ktest2 model_precomputed2）;
%% Precomputed Kernel Three
% 使用的核函数 K（xx‘） = （x * x‘） / ||x|| * ||x‘||
% 核矩阵
ktrain3 = ones（150150）;
for i = 1:150
    for j = 1:150
        ktrain3（ij） = ...
        train_data（i:）*train_data（j:）‘/（sum（train_data（i:）.^2）^0.5 * sum（train_data（j:）.^2）^0.5）;
    end
end
Ktrain3 = [（1:150）‘ktrain3];
model_precomputed3 = svmtrain（train_label Ktrain3 ‘-t 4‘）;

ktest3 = ones（120150）;
for i = 1:120
    for j = 1:150
        ktest3（ij） = ...
        test_data（i:）*train_data（j:）‘/（sum（test_data（i:）.^2）^0.5 * sum（train_data（j:）.^2）^0.5）;
    end
end
Ktest3 = [（1:120）‘ ktest3];
[predict_label_P3 accuracy_P3 dec_values_P3] = svmpredict（test_label Ktest3 model_precomputed3）;


%% Display the accuracy
accuracyL = accuracy_L（1） % Display the accuracy using linear kernel
accuracyP1 = accuracy_P1（1） % Display the accuracy using precomputed kernel One
accuracyP2 = accuracy_P2（1） % Display the accuracy using precomputed kernel Two
accuracyP3 = accuracy_P3（1） % Display the accuracy using precomputed kernel Three
%%
toc;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件    1198359  2011-07-07 14:18  Libsvm参数实例详解（《Learn SVM Step by Step》by faruto2011系列视频-应用篇）.pdf

     文件       2587  2011-07-07 13:21  Use_precomputed_kernelForLibsvm_example.m

     文件        811  2011-07-07 14:09  wiAndv_example.m

----------- ---------  ---------- -----  ----

              1201757                    3