matlab2019a加装libsvm指南

Matlab下libsvm的配置使⽤【转】LIBSVM是⼀个由台湾⼤学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的SVM模式识别与回归的软件包，使⽤简单，功能强⼤，能够在matlab中使⽤。

⼀、安装1.下载在LIBSVM的主页上下载最新版本的软件包（libsvm-3.20），并解压到合适⽬录中。

2.编译如果你使⽤的是64位的操作的系统和Matlab，那么不需要进⾏编译步骤，因为⾃带软件包中已经包含有64位编译好的版本：libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64。

否则，需要⾃⼰编译⼆进制⽂件。

⾸先在matlab中进⼊LIBSVM根⽬录下的matlab⽬录（如C:\libsvm-3.20\matlab），在命令窗⼝输⼊>>mex -setup然后Matlab会提⽰你选择编译mex⽂件的C/C++编译器，就选择⼀个已安装的编译器。

之后Matlab会提⽰确认选择的编译器，输⼊y进⾏确认。

然后可以输⼊以下命令进⾏编译。

>>make注意，Matlab或VC版本过低可能会导致编译失败，建议使⽤最新的版本。

编译成功后，当前⽬录下会出现若⼲个后缀为mexw64（64位系统）或mexw32（32位系统）的⽂件。

3.重命名（可选，但建议执⾏）编译完成后，在当前⽬录下回出现svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64（64位系统）或者svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32（32位系统）这两个⽂件，把⽂件名svmtrain和svmpredict相应改成libsvmtrain和libsvmpredict。

这是因为Matlab中⾃带有SVM的⼯具箱，⽽且其函数名字就是svmtrain和svmpredict，和LIBSVM默认的名字⼀样，在实际使⽤的时候有时会产⽣⼀定的问题，⽐如想调⽤LIBSVM的变成了调⽤Matlab SVM。

LibLinear（SVM包）的MATLAB安装1 LIBSVM介绍LIBSVM是众所周知的⽀持向量机分类⼯具包（），运⽤⽅便简单，其中的核函数（）可以⾃⼰定义也可以默认。

但是对⼀些⼤数据来说，有没有⾮线性映射，他们的性能差不多。

如果不使⽤核，我们可以⽤线性分类或者回归来训练⼀个更⼤的数据集。

这些数据往往具有⾮常⾼维的特征，例如⽂本分类Document classification。

所以LIBSVM就诞⽣了。

关于的详细介绍及其⽐较可以参见链接：2 的MATLAB安装步骤我使⽤的是最新版本liblinear1.95,MATLAB是R2012b.（2）解压到相应的⽂件夹，在MATLAB中设置⼦路径，打开matlab，点击File->SetPath->Add withSubfolders，找到liblinear-1.95\matlab 所在⽂件夹，点击save，点击close。

（3）在matlab的command window中输⼊mex -setup，选择合适的编译器，具体如下：上图最后的“y”是⾃⼰⼿动输⼊进去的，表⽰同意选择编译⽅式。

（4）输⼊“2”作为编译环境确认，输⼊“y”结果图如下;(5)在matlab的command window中输⼊make，如果正确的话，会如下所⽰：同时，可以看到在当前⽬录下⽣成下图中的⽂件特别是⽣成train.mexw32和predict.mexw32.到这⼀步，Liblinear安装成功。

3 在matlab中测试Liblinear是否能⽤model = train(svm_category', sparseTrainMatrix)[output_label, accuracy] = predict(svm_category', sparseTestMatrix, model);train中参数：svm_category'为列向量，表⽰training set的class label，假设为n维sparseTrainMatrix为n*m维矩阵，n表⽰training set中样本的个数，m表⽰每个样本中feature的个数model的内容为predict中参数和train中取的类似，本例中直接把training set作为testing set重新预测了⼀下，model为train中输出的结构体output_label输出的是testing set的class label的预测值accuracy是预测准确度到此结束。

前段时间，gyp326曾在论坛里问libsvm如何在matlab中使用，我还奇怪，认为libsvm是C 的程序，应该不能。

没想到今天又有人问道，难道matlab真的能运行libsvm。

我到官方网站看了下，原来，真的提供了matlab的使用接口。

接口下载在：.tw/~cjlin/libsvm/index.html#matlab具体使用方法zip文件里有readme说明，我也按照说明尝试的试用了一下，方法介绍如下。

使用的接口版本：MATLABA simple MATLAB interfaceLIBSVM authors at National Taiwan University.2.89 .tw/~cjlin/libsvm/matlab/libsvm-mat-2.89-3.zip使用的运行环境为：matlab 7.0，VC++ 6.0，XP系统。

按照说明使用方法如下：1. 下载下来的借口包里有svm的一些源文件，没有可执行的exe文件，所以，必须先将svmtrain等源文件编译为matlab可以使用的dll等文件。

于是先选择编译器，如下：（也可以先尝试使用我们在windows平台下编译好的文件，放在同一文件夹中直接使用：/bbs/viewthread.php?tid=538&page=1&fromuid=3#pid1154）>> mex -setupPlease choose your compiler for building external interface (MEX) files:Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? ySelect a compiler:[1] Digital Visual Fortran version 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio[2] Lcc C version 2.4 in D:\MATLAB7\sys\lcc[3] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio[0] NoneCompiler: 3Please verify your choices:Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0Location: D:\Program Files\Microsoft Visual StudioAre these correct?([y]/n): yTry to update options file: C:\Documents and Settings\jink2005.AISEMINA-D6623E\Application Data\MathWorks\MATLAB\R14\mexopts.batFrom template: D:\MATLAB7\BIN\WIN32\mexopts\msvc60opts.batDone . . .我选择使用VC 6.0，其他可能不行。

matlab中SVM工具箱的使用方法1,下载SVM工具箱:2,安装到matlab文件夹中1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹现在,就成功的添加成功了.可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m 3,用SVM做分类的使用方法1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2我做的测试中取的数据为:N = 50;n=2*N;randn('state',6);x1 = randn(2,N)y1 = ones(1,N);x2 = 5+randn(2,N);y2 = -ones(1,N);figure;plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');axis([-3 8 -3 8]);title('C-SVC')hold on;X1 = [x1,x2];Y1 = [y1,y2];X=X1';Y=Y1';其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵C=Inf;ker='linear';global p1 p2p1=3;p2=1;然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示:Support Vector Classification_____________________________Constructing ...Optimising ...Execution time: 1.9 secondsStatus : OPTIMAL_SOLUTION|w0|^2 : 0.418414Margin : 3.091912Sum alpha : 0.418414Support Vectors : 3 (3.0%)nsv =3alpha =0.00000.00000.00000.00000.00002)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较.输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到:predictedY =1111111113)画图输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车#Matlab一、因为要用到SVM，所以想先在matlab下学习一下，简短讲添加工具箱很简单：1.1：如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。

libsvm安装教程（详细版）（本机matlab版本16b）第一步，把libsvm放到工具箱toolbox中。

把libsvm安装包解压，并放入matlab程序文件中toolbox中。

运行matlab程序，点击主页，找到布局旁边的设置路径，并点击设计路径选择添加并包含子文件，找到toolbox下面的libsvm添加即可，并点击保存。

第二步更新工具箱找到布局旁边的预测按钮，并点击预设按钮。

找到常规，选择更新工具箱路径缓存，并点击应用，最后点击确定。

第三步，更改libsvm文件在matlab文件行，打开如下地址：D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab打开make.m文件，将make.m中的CFLAGS改为COMPFLAGS。

注：因为matlab中有自带的svm，为了防止libsvm和自带的svm发生冲突，所以将D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab中将svmtrian.c和svmpredic.c前面加入lib，相应的make.m文件中也做修改第四步，安装编译器编译器采用最新版tdm64-gcc-9.2.0，安装教程很简单选择Creat，保存路径直接选择C盘即可，C:\TDM-GCC-64。

第五步，使用matlab读取C语言程序。

Matlab文件行调整到此目录下D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab 并在命令行窗口输入：setenv('MW_MINGW64_LOC','C:\TDM-GCC-64')make点击回车，当命令行窗口出现：使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。

MEX 已成功完成。

使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。

MEX 已成功完成。

使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。

MEX 已成功完成。

再论Matlab的libsvm的安装之所以要把这个无聊的问题再次发帖，因为我怕以后我会忘记，我可以来论坛寻找，也因为这是使用libsvm的第一步（我在网上找了很久没有发现）最关键的是compilers的选择（对于把Microsoft visual stdio 2005或者其他的编译器安装在自定义目录下的这一步非常关键）以下是步骤：>> mex -setup % 这是必须的Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? n%这次是选择编译器，输入n，因为你的是自定义的%出现下面的选项：Select a compiler:[1] Borland C++ Compiler (free command line tools) 5.5[2] Borland C++Builder 6.0[3] Borland C++Builder 5.0[4] Compaq Visual Fortran 6.1[5] Compaq Visual Fortran 6.6[6] Intel C++ 9.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 linker)[7] Intel Visual Fortran 9.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 linker)[8] Intel Visual Fortran 9.0 (with Microsoft Visual C++ 2005 linker)[9] Intel Visual Fortran 9.0 (with Microsoft Visual C++ .NET 2003 linker)[10] Lcc-win32 C 2.4.1[11] Microsoft Visual C++ 6.0[12] Microsoft Visual C++ .NET 2003[13] Microsoft Visual C++ 2005[14] Microsoft Visual C++ 2005 Express Edition[15] Open WATCOM C++ 1.3[0] NoneCompiler: 13%这次选择13，或许你也可以用其他的The default location for Microsoft Visual C++ 2005 compilers is C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8,but that directory does not exist on this machine.Use C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8 anyway [y]/n? n%这次它说要使用默认的路径继续选择nPlease enter the location of your compiler: [C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8] %它的意思是让你输入编译器的位置，输入：D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8% 下面就是确认了Please verify your choices:Compiler: Microsoft Visual C++ 2005Location: D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8Are these correct?([y]/n): y*************************************************************************** Warning: MEX-files generated using Microsoft Visual C++ 2005 requirethat Microsoft Visual Studio 2005 run-time libraries beavailable on the computer they are run on.If you plan to redistribute your MEX-files to other MA TLABusers, be sure that they have the run-time libraries.You can find more information about this at:/support/solutions/data/1-2223MW.html***************************************************************************Trying to update options file: C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2007a\mexopts.batFrom template: D:\PROGRA~2\MA TLAB\R2007a\bin\win32\mexopts\msvc80opts.batDone . . . % ok，done！>> make>>%至此彻底完成，%以下是测试>>load heart_scale.mat>>model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');>> [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); %Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)% done。

libSVM安装过程及错误提示libSVM是用C++语言编写而成的，它提供了和其它软件诸如Matlab的接口，所以如果想要在Matlab中使用，首先要在Matlab中对C文件进行混合编译，把C文件转换为Matlab可以执行的.dll文件。

Matlab程序是一种解释执行程序，不用编译等预处理，程序运行速度较慢。

C/C++语言是高级程序设计语言之一，它可对操作系统和应用程序以及硬件进行直接操作，用C/C++语言明显优于其它解释型高级语言，一些大型应用软件如Matlab 就是用C语言开发的。

通过把耗时长的函数用c语言实现，并编译成mex 函数可以加快执行速度。

Matlab调用C/C++的方式主要有两种：利用MEX技术和调用C/C++动态连接库。

libSVM在Matlab中的安装采用的是第一种方式。

在Matlab与C/C++混合编程之前，必须先对Matlab的编译应用程序mex和编译器mbuild进行正确的设置：系统XP，Matlab版本2013a，C编译器为VS2010.1. 下载libSVM下载链接：D:\Program Files\matlab 2013a\toolbox\libsvm-3.18\matlab下载好保存到合适的路径，推荐Matlab安装目录下的toolbox中2. 解压文件3. 将libSVM所在的文件夹加入Matlab的搜索路径，在菜单栏的Set Path中可以设置。

Matlab执行程序时，如果在当前路径下没有找到所需的文件，会在搜索路径中继续寻找，所以要确保要使用的文件至少在搜索路径中。

如果Matlab 提示找不到文件，而文件又真是存在，很可能的原因是忘记将文件所在目录添加到Matlab的搜索路径下了。

4. 设置mex，这里要先将Matlab的当前目录切换到libsvm安装目录下的matlab子文件夹上。

这一步在mex的设置时并不是必须的，而是在后面的步骤时必须的，但是为了防止后面忘记，所以这里设置完搜索路径顺便设置当前目录。

matlab下安装libsvm遇到的问题最近在matlab下装libsvm工具箱，遇到许多问题，总结一下，希望对大家有帮助。

首先，具体的安装步骤在/thread-18080-1-1.html上有详细的说明，在此表示感谢！但是在安装过程中还是出现很多问题。

首先要说一下，我的操作系统是win7旗舰版64位的，之前安装过VS2010，matlab装的是2008a，可是在安装libsvm工具箱的时候错误一堆。

碰到的错误有：1.在用编译器对libsvm进行编译的时候(第二步)报错；2.输入make后，报错：说找不到E:\什么什么文件；3.测试libsvm是否安装成功的时候报错：??? Error using ==> loadNumber of columns on line 1 of ASCII file C:\ProgramFiles\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.1\heart_scalemust be the same as previous lines.后来弄了很多方法，都不成功。

最后，我看到libsvm网站上解释了64位机器下的问题，解决方法：首先卸载VS2010，可能我之前安装的时候有什么地方没有注意到，导致编译器出问题。

后来看到matlab网站上说要是安装VS2010的话，在安装的时候要选择“X64 Compilers and Tool s ”，这选项在安装的时候默认是不选的。

但是我后来安装的是VC++ 2010 Express和Windows Software Development Kit (SDK) 7.1 。

matlab网站上说着两个是必须要安装的（针对64位机器，其实32位装VC++ 6.0就可以了）。

然后我又把matlab卸载了，安装了matlab 2011a（这个纯属自己的问题，反正都要重新弄一遍，索性装个新的，O(∩_∩)O~）。

再按照网上的安装教程一步一步安装。