LibSVMsharp的乙個多分類小demo

前幾天使用乙個如下圖的libsvm的c#封裝庫進行多分類任務的demo，記錄一下步驟；

0、整理資料至合理範圍（進行歸一化處理，這裡的資料在matlab中已經處理好了）；

1、處理資料為libsvm能夠識別的格式，可以使用libsvm提供的formatdatalibsvm.xls進行快速處理，這裡使用matlab進行檔案寫操作處理:

load('niab_shannone_new.mat'); %載入檔案

a=niab_shannone_new;
fp = fopen('mydataset.txt','w'); %開啟或建立新檔案，沒有則建立
for i=1:11052
v1=a(1,i); %特徵值
v2=a(2,i);
v3=a(3,i);
v4=a(4,i);
v5=a(5,i);
v6=a(6,i); %標籤
%格式化資料
formatspec = '%d 1:%f 2:%f 3:%f 4:%f 5:%f \r\n';
fprintf(fp,formatspec,v6,v1,v2,v3,v4,v5); %輸出檔案
endfclose(fp); %關閉檔案

2、使用subset.py劃分訓練集和測試集：0.8:0.2(11052個樣本資料–> 8842:2210)

cd svmtest  

//劃分資料集
python subset.py -s 0 mydataset.txt 8842 dataset_train.txt dataset_test.txt

code：

using system;

using system.collections.generic;
using system.linq;
using system.text;
using system.threading.tasks;
//新增libsvm命名空間
//參考：
using libsvmsharp.helpers;
using libsvmsharp.extensions;
using libsvmsharp;
namespace svmtest_csharp
static
void
main
(string
args)
", crossvalidationaccuracy)
; console.
writeline
("\ntest accuracy:"
, testaccuracy)
;///**輸出 
console.
writeline
("請輸入資料值(demo: a-b-c-d-e,換行結束)：");
string str = console.
readline()
;//讀入一行字串
string
strvalues = str.
split
('-');
//字串分割
double
values =
newdouble
[strvalues.length]
; console.
write
("輸入的資料為：");
for(
int i =
0; i < strvalues.length; i++) "
, values[i]);
} console.
write
("\n");
svmnode[
] x =
newsvmnode[5
];for(
int i =
0; i <
5; i++
)//**
double prelabel = svm.
predict
(model, x)
; console.
writeline
("這組資料的**標籤為：",(
int)prelabel)
; console.
readkey()
;}}}

1、編譯平台選擇anycpu；

2、error: libsvm.dll找不到，複製該dll到bin目錄下

引數簡單調整後，分類效果如圖：

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