LibSVM-windows

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官方Web: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
GitHub: https://github.com/cjlin1/libsvm
Tutorial: http://ntu.csie.org/~piaip/svm/svm_tutorial.html

1 库组成

Dos下运行程序有编译好的exe文件可以直接运行。例如本人的libSVM（版本为3.20）解压在E:\ClassTask\libsvm-3.20目录下：

其中heart_scale文件是一个libSVM库提供的训练示例样本，打开后可以发现里面是一堆这样的数据：

很容易看出，数据集结构是：

label vec{(index_1,value_1), ...(index_13, value_13)}

即两类观测值+1和-1，后面的13维向量是每个样本某一特征的特征值。

进入windows子文件夹下有：

其中包含四个exe文件：

• svm-predict：依照已经训练好的model ，输入新的数据，并输出预测新数据的类别。
• svm-scale：有时候特征值的波动范围比较大需要对特征数据进行缩放，范围可以自己定，一般是[0,1]或[-1,1]。
• svm-toy：图形界面，可以自己画点，产生数据，并显示/保存分类结果。
• svm-train：会接受特定格式的训练输入文件，产生一个model 文件。

2 svm-train

首先来看svm-train，在Dos下切换到windows目录下（Win+R->cmd->切换盘符，cd切换文件夹），后输入命令：

> E:\ClassTask\libsvm-3.20\windows> svm-train ..//heart_scale ..//train.model

这里并没把heart_train文件拷入到windows下，而是在其前一层父目录中。如果已经拷到windows目录下，就无需..//。

回车后很快就会出现：

其中：

• #iter为迭代次数
• nu是选择的核函数类型的参数
• obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值
• rho为判决函数的偏置项b
• nSV为标准支持向量个数(0<ai<c)
• nBSV为边界上的支持向量个数(ai=c′)
• Total nSV为支持向量总个数（对于两类来说，因为只有一个分类模型Total nSV = nSV，但是对于n类，Total nSV =∑ni=1nSV

打开train_model文件可以看到：

其中：

• svm_type c_svc：所选择的svm类型，默认为c_svc
• kernel_type rbf：训练采用的核函数类型，此处为RBF核
• gamma 0.0769231：RBF核的参数γ
• nr_class 2：类别数，此处为两分类问题
• total_sv 132：支持向量总个数
• rho 0.424462：判决函数的偏置项b
• label 1 -1：原始文件中的类别标识
• nr_sv 64 68：每个类的支持向量机的个数
• SV：以下为各个类的权系数及相应的支持向量

3 svm-predict

再看svm-predict，利用刚刚训练完成的模型就可以进行分类：

> E:\ClassTask\libsvm-3.20\windows> svm-predict ..//heart_scale ..//train.model ..//train.out

回车后，就会得到一个生成文件train.out，同时Dos中也会输出分类精度：

即分类精度为86.6667%，而train.out文件打开后，每行只有-1或1表示样本的类别。

4 svm-scale

数据缩放的主要目的有两个：

• 防止某个特征过大或过小，从而在训练中起的作用不平衡；
• 为了计算速度。因为在核计算中，会用到内积运算或exp运算，不平衡的数据可能造成计算困难。

用法为：

> svm-scale -l lower -u upper -y y_lower y_upper -s save_filename -r restore_filename filename

其中：

• -l：设定数据的下限值lower，缺省为-1
• -u：设定数据的上限值upper，缺省为+1
• -y：是否对目标值同时进行缩放，y_lower为下限值，y_upper为上限值
• -s：表示将缩放的规则保存为文件save_filename
• -r：表示将按照已经存在的规则文件restore_filename进行缩放
• filename：待缩放的数据文件，文件格式按照libSVM格式

例如键入下面的指令：

E:\ClassTask\libsvm-3.20\windows>svm-scale -s ..//scaled.out ..//heart_scale > ..//save.data

就会生成两个文件scaled.out和save.data，可以自行查看其中的内容。

5 svm-toy

svm-toy是一个用户测试小工具，运行后如下：

随机用鼠标点一些点，然后点击change增加新的类别，例如随机画三类点：

点击run，可以得到分类结果：