?? libsvm的介紹與使用方法（轉(zhuǎn)載）--光輝歲月(明輝博客).htm
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2006-1-4 19:40:20 | <IMG height=17
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<TD><SPAN
class=oblog_text>LIBSVM簡介<BR><BR>支持向量機(jī)所涉及到的數(shù)學(xué)知識(shí)對(duì)一般的化學(xué)研究者來說是比較難的，自己編程實(shí)現(xiàn)該算法難度就更大了。但是現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)資源非常發(fā)達(dá)，而且國際上的科學(xué)研究者把他們的研究成果已經(jīng)放在網(wǎng)絡(luò)上，免費(fèi)提供給用于研究目的，這樣方便大多數(shù)的研究者，不必要花費(fèi)大量的時(shí)間理解SVM算法的深?yuàn)W數(shù)學(xué)原理和計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)。目前有關(guān)SVM計(jì)算的相關(guān)軟件有很多，如LIBSVM、mySVM、SVMLight等，這些軟件大部分的免費(fèi)下載地址和簡單介紹都可以在<A
href="http://www.kernel-machines.org/上獲得。"
target=_blank><FONT
color=#000000>http://www.kernel-machines.org/上獲得。</FONT></A><BR>LIBSVM是臺(tái)灣大學(xué)林智仁(Lin
Chih-Jen)副教授等開發(fā)設(shè)計(jì)的一個(gè)簡單、易于使用和快速有效的SVM模式識(shí)別與回歸的軟件包，他不但提供了編譯好的可在Windows系列系統(tǒng)的執(zhí)行文件，還提供了源代碼，方便改進(jìn)、修改以及在其它操作系統(tǒng)上應(yīng)用；該軟件還有一個(gè)特點(diǎn)，就是對(duì)SVM所涉及的參數(shù)調(diào)節(jié)相對(duì)比較少，提供了很多的默認(rèn)參數(shù)，利用這些默認(rèn)參數(shù)就可以解決很多問題；并且提供了交互檢驗(yàn)(Cross
Validation)的功能。該軟件包可以在<A
href="http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/">http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/</A>免費(fèi)獲得。該軟件可以解決C-SVM分類、-SVM分類、-SVM回歸和-SVM回歸等問題，包括基于一對(duì)一算法的多類模式識(shí)別問題。在第2章中我們也介紹了該軟件的一些優(yōu)點(diǎn)，因此通過綜合考慮，我們決定采用該軟件作為工作軟件。SVM用于模式識(shí)別或回歸時(shí)，SVM方法及其參數(shù)、核函數(shù)及其參數(shù)的選擇，目前國際上還沒有形成一個(gè)統(tǒng)一的模式，也就是說最優(yōu)SVM算法參數(shù)選擇還只能是憑借經(jīng)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)對(duì)比、大范圍的搜尋或者利用軟件包提供的交互檢驗(yàn)功能進(jìn)行尋優(yōu)。<BR><BR>LIBSVM使用方法<BR><BR>LibSVM是以源代碼和可執(zhí)行文件兩種方式給出的。如果是Windows系列操作系統(tǒng)，可以直接使用軟件包提供的程序，也可以進(jìn)行修改編譯；如果是Unix類系統(tǒng)，必須自己編譯，軟件包中提供了編譯格式文件，我們在SGI工作站(操作系統(tǒng)IRIX6.5)上，使用免費(fèi)編譯器GNU
C++3.3編譯通過。<BR><BR>LIBSVM使用的數(shù)據(jù)格式<BR>該軟件使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)文件格式如下：<BR><label>
<index1>:<value1>
<index2>:<value2>
...<BR>其中<label>
是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的目標(biāo)值，對(duì)于分類，它是標(biāo)識(shí)某類的整數(shù)(支持多個(gè)類)；對(duì)于回歸，是任意實(shí)數(shù)。<index>
是以1開始的整數(shù)，可以是不連續(xù)的；<value>為實(shí)數(shù)，也就是我們常說的自變量。檢驗(yàn)數(shù)據(jù)文件中的label只用于計(jì)算準(zhǔn)確度或誤差，如果它是未知的，只需用一個(gè)數(shù)填寫這一欄，也可以空著不填。在程序包中，還包括有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)實(shí)例：heart_scale，方便參考數(shù)據(jù)文件格式以及練習(xí)使用軟件。<BR>可以編寫小程序，將自己常用的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換成這種格式<BR><BR>Svmtrain和Svmpredict的用法<BR>LIBSVM軟件提供的各種功能都是DOS命令執(zhí)行方式。我們主要用到兩個(gè)程序，svmtrain(訓(xùn)練建模)和svmpredict(使用已有的模型進(jìn)行預(yù)測)，下面分別對(duì)這兩個(gè)程序的使用方法、各參數(shù)的意義以及設(shè)置方法做一個(gè)簡單介紹：<BR>Svmtrain的用法：svmtrain
[options] training_set_file
[model_file]<BR>Options：可用的選項(xiàng)即表示的涵義如下<BR>-s
svm類型：SVM設(shè)置類型(默認(rèn)0)<BR> 0 --
C-SVC<BR> 1 --v-SVC<BR> 2
– 一類SVM<BR> 3 -- e
-SVR<BR> 4 -- v-SVR<BR>-t
核函數(shù)類型：核函數(shù)設(shè)置類型(默認(rèn)2)<BR> 0 –
線性：u'v<BR> 1 – 多項(xiàng)式：(r*u'v +
coef0)^degree<BR> 2 –
RBF函數(shù)：exp(-r|u-v|^2)<BR> 3
–sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)<BR>-d
degree：核函數(shù)中的degree設(shè)置(默認(rèn)3)<BR>-g
r(gama)：核函數(shù)中的函數(shù)設(shè)置(默認(rèn)1/ k)<BR>-r
coef0：核函數(shù)中的coef0設(shè)置(默認(rèn)0)<BR>-c cost：設(shè)置C-SVC，
-SVR和-SVR的參數(shù)(默認(rèn)1)<BR>-n nu：設(shè)置-SVC，一類SVM和-
SVR的參數(shù)(默認(rèn)0.5)<BR>-p e：設(shè)置 -SVR
中損失函數(shù)的值(默認(rèn)0.1)<BR>-m
cachesize：設(shè)置cache內(nèi)存大小，以MB為單位(默認(rèn)40)<BR>-e
：設(shè)置允許的終止判據(jù)(默認(rèn)0.001)<BR>-h
shrinking：是否使用啟發(fā)式，0或1(默認(rèn)1)<BR>-wi
weight：設(shè)置第幾類的參數(shù)C為weightC(C-SVC中的C)(默認(rèn)1)<BR>-v
n: n-fold交互檢驗(yàn)?zāi)Ｊ?lt;BR>其中-g選項(xiàng)中的k是指輸入數(shù)據(jù)中的屬性數(shù)。option
-v
隨機(jī)地將數(shù)據(jù)剖分為n部分并計(jì)算交互檢驗(yàn)準(zhǔn)確度和均方根誤差。以上這些參數(shù)設(shè)置可以按照SVM的類型和核函數(shù)所支持的參數(shù)進(jìn)行任意組合，如果設(shè)置的參數(shù)在函數(shù)或SVM類型中沒有也不會(huì)產(chǎn)生影響，程序不會(huì)接受該參數(shù)；如果應(yīng)有的參數(shù)設(shè)置不正確，參數(shù)將采用默認(rèn)值。training_set_file是要進(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集；model_file是訓(xùn)練結(jié)束后產(chǎn)生的模型文件，文件中包括支持向量樣本數(shù)、支持向量樣本以及l(fā)agrange系數(shù)等必須的參數(shù)；該參數(shù)如果不設(shè)置將采用默認(rèn)的文件名，也可以設(shè)置成自己慣用的文件名。<BR>Svmpredict的用法：svmpredict
test_file model_file
output_file<BR>model_file是由svmtrain產(chǎn)生的模型文件；test_file是要進(jìn)行預(yù)測的數(shù)據(jù)文件；Output_file是svmpredict的輸出文件。svm-predict沒有其它的選項(xiàng)。<BR><BR>svmtrain
-s 0 -c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3
data_file<BR>訓(xùn)練一個(gè)由多項(xiàng)式核(u'v+1)^3和C=1000組成的分類器。<BR>svmtrain
-s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001
data_file<BR>在RBF核函數(shù)exp(-0.5|u-v|^2)和終止允許限0.00001的條件下，訓(xùn)練一個(gè)-SVM
( = 0.1)分類器。<BR>svmtrain -s 3 -p 0.1 -t 0 -c 10
data_file<BR>以線性核函數(shù)u'v和C=10及損失函數(shù)=
0.1求解SVM回歸。<BR></SPAN></TD></TR></TBODY></TABLE>
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href="http://www.insun.hit.edu.cn/oblog3/user1/2/archives/2006/235.html#">閱讀全文<SPAN
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href="http://www.insun.hit.edu.cn/oblog3/user1/2/archives/2006/235.html#cmt">回復(fù)(0)</A>
| <A
href="http://www.insun.hit.edu.cn/oblog3/showtb.asp?id=235"
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<LI>上一篇：<A
href="http://www.insun.hit.edu.cn/oblog3/user1/2/archives/2006/234.html">SVM的核函數(shù)學(xué)習(xí)（LIB-SVM）</A>
<LI>下一篇：<A
href="http://www.insun.hit.edu.cn/oblog3/user1/2/archives/2006/239.html">計(jì)算機(jī)族必喝的茶（zz）</A></LI></UL></DIV><A
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<H2>發(fā)表評(píng)論：</H2>
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