SVMtrain函数用法_zzzxxx

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SVMtrain函数用法

(2012-11-21 09:24:17)

标签：

杂谈

svmtrain用法

1.最近结合ACO和SVM做分类，于是仔细看了下svmtrain的help文档。现结合该doc文档，做简单整理，希望对

svm入门者有点帮助哦。

svmtrain：用于训练支持向量机分类器。语法格式如下：

SVMStruct = svmtrain(Training, Group)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Kernel_Function', Kernel_FunctionValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'RBF_Sigma', RBFSigmaValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Polyorder', PolyorderValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Mlp_Params', Mlp_ParamsValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Method', MethodValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'QuadProg_Opts', QuadProg_OptsValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'SMO_Opts', SMO_OptsValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'BoxConstraint', BoxConstraintValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Autoscale', AutoscaleValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Showplot', ShowplotValue, ...)

解释如下：

Training是一个M行N列的矩阵，M是样本数，N是特征维数。Group：是个列向量，表示样本对应的类别，用字符串表示（可以用数字或单个字符）。

classifier is returned in SVMStruct, a structure with the following fields. 'Kernel_Function', Kernel_FunctionValue,.......'Showplot', ShowplotValue这些在svmtrain中是可选项。他们在svmtrain中出现的顺序是无关紧要的。但必须成对出现，前面单引号里的是字符标记，后面给出的是对应的值。Kernel_FunctionValue 有如下些可选类别：

linear — Default. Linear kernel or dot product.
quadratic — Quadratic kernel.
rbf — Gaussian Radial Basis Function kernel with a default scaling factor, sigma, of 1.
polynomial — Polynomial kernel with a default order of 3.
mlp — Multilayer Perceptron kernel with default scale and bias parameters of [1, -1].

如可通过如下来设定核函数为Gaussian Radial Basis Function kernel ：

SVMStruct = svmtrain(Training, Group, 'Kernel_Function', rbf)；

%%-------------------------分割线----------------------------------------------------------------------

2 svmtrain( … );

%通过训练集来训练模型 svmpredict( … );%对测试集进行预测 >>model = svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']); -train_label: An m by 1 vector of training labels (type must be double).-train_matrix: An m by n matrix of m training instances with n features. It can be dense or sparse (type must be double).-libsvm_options: A string of training options in the same format as that of LIBSVM.===============The 'svmtrain' function returns a model which can be used for futureprediction. >> [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(test_label, test_matrix, model, ['libsvm_options']); -test_label: An m by 1 vector of prediction labels. If labels of test data are unknown, simply use any random values. (type must be double)-testmatrix: An m by n matrix of m testing instances with n features. It can be dense or sparse. (type must be double)-model: The output of svmtrain.-libsvm_options: A string of testing options in the same format as that of LIBSVM.=============== English:libsvm_options:-s svm_type : set type of SVM (default 0)0 -- C-SVC1 -- nu-SVC2 -- one-class SVM3 -- epsilon-SVR4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)0 -- linear: u'*v1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)4 -- precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix)-d degree : set degree in kernel function (default 3)-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/k)-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)-h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)-b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)-v n: n-fold cross validation mode==========================================================Chinese:Options：可用的选项即表示的涵义如下　　-s svm类型：SVM设置类型(默认0)　　0 -- C-SVC　　1 --v-SVC　　2 – 一类SVM　　3 -- e -SVR　　4 -- v-SVR　　-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)　　0 – 线性：u'v　　1 – 多项式：(r*u'v + coef0)^degree　　2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2)　　3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)　　-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)　　-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)　　-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)　　-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)　　-n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)　　-p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)　　-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40)　　-e eps：设置允许的终止判据(默认0.001)　　-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1)　　-wi weight：设置第几类的参数C为weight?C(C-SVC中的C)(默认1)　　-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2　　其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。

%%-------------------------分割线----------------------------------------------------------------------

3.有时需要将变量转化为字符形式，这个很有用的，这个时候就需要记住num2str(variable,precison)哦。

例如：

用svm时，model=svmtrain(Lables,constants,'-c 1 -g 10')

为了可以用循环来调试到一个好的参数，可以用num2str这个函数将变量转化为字符型。

a=0.8, b=10,

cmd=['-c',' ',num2str(a),' ','-g',' ',num2str(b)];%这里' '是为了空格

model=svmstrain(Labels,constant,cmd);

%%-------------------------分割线----------------------------------------------------------------------

4.svm一点资料

接触svm有些时候，还没有仔细研究过，这是个初级菜。有些入门资料，看了下还可以，有需要的可以给我发邮件。
另下面一些信息对做svm感兴趣的人也许有用：

http://www.cs.utexas.edu/