libsvm工具箱使用

2021-08-21 15:09:42 字數 359 閱讀 7869

libsvm工具箱安裝:

讀入變數利用svmtrain訓練得模型,利用svmpredict訓練得**結果:

model=svmtrain(x_norm(:,6),x_norm(:,1:5));//;

[predicted_label,accuracy, decision_values]=svmpredict(y_norm(:,6),y_norm(:,1:5),model);//

c語言使用:

將libsvm-3.2.22.zip包下svm.cpp與svm.h引入到建立的c語言工程中;建立工程 利用matlab的訓練結果引數輸入到c的工程中,然後利用**函式 svm_predict得到**結果:

工程見:

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