SVM的两个详细，有实验报告

SVM的两个例子（详细，有实验报告），这是之前找资料的时候花了很多积分下载的，我觉得还是蛮有用的，至少比网上很多人的没有用的错的代码强的多，这是SVM的分类，有对文本的分类，还有SVM最基础的例子。

#include “svm.h“
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

svm_parameter param;
svm_problem prob;
svm_model *svmModel;
list xList;
list  yList ;
const int MAX=10;
const int nTstTimes=10;
vector predictvalue;
vector realvalue;
int trainNum=0;



//设置参数
void setParam（）						// 
{
    param.svm_type = C_SVC;  //SVM类型
	param.kernel_type = RBF; //核函数类型
	param.degree = 3;   //迭代参数
	param.gamma = 0.5;  /* for poly/rbf/sigmoid */
	param.coef0 = 0;   /* for poly/sigmoid */
	param.nu = 0.5;    /* for NU_SVC ONE_CLASS and NU_SVR */
	param.cache_size = 40;   //MB制定训练所需要的内存
	param.C = 500;     /* for C_SVC EPSILON_SVR and NU_SVR ，惩罚因子*/
	param.eps = 1e-3;       /* stopping criteria */
	param.p = 0.1;         /* for EPSILON_SVR */
	param.shrinking = 1;   //指明训练过程是否使用启发
	// param.probability = 0;   //指明是否要做概率估计
	param.nr_weight = 0;    /* for C_SVC 权重的数目*/
	param.weight = NULL;    /* for C_SVC */
    param.weight_label =NULL; /* for C_SVC 权重，元素个数由nr_weight 决定*/
}



//SVM训练
void train（char *filePath）
{
	
	FILE *fp;
	int k;
	int line=0;
	int temp;
 
	if（（fp=fopen（filePath“rt“））==NULL）
		return ;
	while（1）
	{
		 svm_node* features = new svm_node[85+1];
		 //TICDATA2000.txt表中第86个属性是我们的目标变量
		 //目标是将数据源的86列分为0/1类，我们首先需要对TICDATA2000.txt进行训练，生成model，再根据model进行预测。
		 for（k=0;k<85;k++）
		 {
		 	fscanf（fp“%d“&temp）;
			features[k].index = k + 1;
			features[k].value = temp/（MAX*1.0） ;
		}
			
		features[85].index = -1;
		fscanf（fp“%d“&temp）;
		xList.push_back（features）;   //将features放到Xlist里
		yList.push_back（temp）;    //将temp放到yLITS里面
    
		line++;
		trainNum=line;
		if（feof（fp）） 
			break; 
	}
    setParam（）;

	/*
	struct svm_problem //存储本次参加运算的所有样本（数据集），及其所属类别。
	{
		int l; //记录样本总数
		double *y; //指向样本所属类别的数组
	};
	struct svm_node //用来存储输入空间中的单个特征
	{
	int index; //输入空间序号，假设输入空间数为m
	double value; //该输入空间的值
	};
	 
	prob.l=line;  //训练序号
	prob.x=new svm_node *[prob.l];  //对应的特征向量
	prob.y = new double[prob.l];    //放的是值
	int index=0;	
	while（!xList.empty（））
	{
		prob.x[index]=xList.front（）;
		prob.y[index]=yList.front（）;
		xList.pop_front（）;
		yList.pop_front（）;
		index++;
	}
	//std::cout<
	//*******核心函数svm_train******
	svmModel = svm_train（&prob ¶m）;
	/*prop是数据的结构体（有两层），param是参数的设置*/
	/*函数的返回值是一个一个struct svm_model *SVM模型的指针，可以使用函数svm_save_model把这个模型保存*/

	//std::cout<<“\n“<<“over\n“;
	//保存model
	svm_save_model（“model.txt“svmModel）;

	//释放空间
	delete  prob.y;
	delete [] prob.x;
	svm_free_and_destroy_model（&svmModel）;
}
void predict（char *filePath）
{
   svm_model *svmModel = svm_load_model（“model.txt“）;
   //把保存的模型文件载入进来
   	FILE *fp;
	int line=0;
	int temp;

	if（（fp=fopen（filePath“rt“））==NULL）
		return ;
	
	while（1）
	{
		 svm_node* input = new svm_node[85+1];
		 for（int k=0;k<85;k++）
		 

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

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     文件       4811  2011-12-06 19:19  SVM\SVM分类算法\SVM分类算法\SVM实验报告\preditdata.txt

     文件      12009  2011-12-07 11:18  SVM\SVM分类算法\SVM分类算法\SVM实验报告\result.txt

............此处省略92个文件信息