libsvm MATLAB代码

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。

libsvm 3.17 是台湾林智仁发布的最新版本数据包。通过简单的编译步骤，您可以将其转换为MATLAB版本。编译过程非常简便，网上有许多详细的教程，跟随步骤即可轻松完成转换。

libsvm matlab代码支持道路和物体检测，依赖于dpm、libsvm和spsstereo（CV工具箱可选）。Matlab计算机视觉工具箱用于处理Kitti数据结构：./data_road_right/[training|testing]、./data_road/[training|testing]、./data_car_left/[training|testing]。运行format_calib.sh（设置CALIB_DIR为data_x/.../calib）、filter_car_data.sh（设置LABEL_DIR为data_x/.../label_2）、spsstereo_process.sh（左右图像目录设置）。数据格式化代码使用全局变量设置。p2main.m脚本生成带有3D边界框的3D点云，输出带有2D框表示的3D框的2D图像，以及道路分类器的分割结果。fitPlanePipe.m用于道路表面的平面拟合。

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。

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。

svr matlab代码下载libsvmintel fork专为Intel CPU优化。此分支改进了SVM内核矩阵计算，充分利用现代Intel CPU的大内存带宽和浮点SIMD支持。保留了LIBSVM的所有原始接口（命令行、Matlab、Python），支持线性、多项式、RBF和sigmoid等基本内核类型，同时支持稀疏和密集特征模式。然而，该优化主要针对密集特征设计，不支持收缩操作。要禁用此优化，需通过参数-h 0设置。测试结果显示，libsvmintel在性能上显著加速，如表中所示。选择使用LIBSVM或libsvmintel可通过编译器开关USE_SVM_INTEL完成。浮点精度由Dfloat类型定义，支持LIBSVM和libsvmintel的双精度与单精度支持向量机类型。

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。

介绍了基于自适应拉普拉斯图修剪的半监督学习算法ALGT，详细讲解了如何使用libsvm MATLAB代码实现该算法。如果您需要使用我们的代码，请遵循引用要求。

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。