libsvm2.91

详细介绍如何在matlab环境中使用svm的方法已经在readme文档中说明。

我自己开发的一个新版libsvm，基于libsvm-mat-2.89-3版本，新增了SVMcgForClass.m和SVMcgForRegress.m，支持使用网格搜索方法来优化参数c和g的选择。详细介绍和使用方法请参考这篇帖子：https://www.ilovematlab.cn/thread-47819-1-1.html。同时，11.jpg文件中也提供了使用说明。

LibSVM 是一个被广泛使用的支持向量机 (SVM) 库，由国立台湾大学开发。其 MATLAB 工具箱为用户提供了简洁易用的接口，方便用户在 MATLAB 环境下使用 LibSVM 进行数据分析和模型训练。该工具箱包含了多种 SVM 算法的实现，例如 C-SVC、nu-SVC、one-class SVM 等，并支持多种核函数，例如线性核、多项式核、径向基函数核等。用户可以通过该工具箱方便地进行参数选择、模型训练、模型评估等操作。

该工具可以将 MAT 格式的数据转换为 LIBSVM 格式的数据，并将转换后的数据保存为 TXT 文件。

Libsvm 使用特定的数据格式，与 UCI 等数据集格式不同。UCI 数据集通常以标签和属性值对的形式组织，例如 “+1 1:0.78 2:1 3:1 ...”。 Libsvm 官方提供的测试数据采用 C++ 版本格式，需要使用 libsvmread 函数进行格式转换，以便在 Matlab 环境下使用。

libsvm-mat-3.0-1 工具包在 MATLAB 环境中实现支持向量机 (SVM) 的分类与预测功能。

libsvm工具箱基于MATLAB平台，用于分类任务的实现。该工具集集成了支持向量机（SVM）算法，为用户提供了一种有效的分类解决方案。

在Windows和Linux环境下，利用Matlab软件进行分类和回归分析等操作，通过提供的接口实现，无需深入了解函数细节。这是一个C版本，具有快速运行速度和高效率的特点。

libsvm是一款常用的模式识别工具，林智仁教授开发的版本提供了方便的模式识别功能。对于学术作业而言，尝试使用它可能会带来便利。

支持向量机的库，支持MATLAB。该工具箱包括二种分类、二种回归以及一种一类支持向量机算法：(1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法；(2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法；(3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机；(4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法；(5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法。