如何设置templateSVM函数中核函数为高斯的

在使用 `templateSVM` 函数时，可以通过设置 `kernel` 参数来选择不同的核函数。如果要选择高斯核函数，可以使用 `gaussian_kernel`。

具体来说，可以先定义一个高斯核函数：

double gaussian_kernel(const svm_node* x, const svm_node* y, double gamma)
{
    double norm = 0;
    while (x->index != -1 && y->index != -1)
    {
        if (x->index == y->index)
        {
            double diff = x->value - y->value;
            norm += diff * diff;
            ++x;
            ++y;
        }
        else
        {
            if (x->index > y->index)
            {
                norm += y->value * y->value;
                ++y;
            }
            else
            {
                norm += x->value * x->value;
                ++x;
            }
        }
    }
    while (x->index != -1)
    {
        norm += x->value * x->value;
        ++x;
    }
    while (y->index != -1)
    {
        norm += y->value * y->value;
        ++y;
    }
    return exp(-gamma * norm);
}

然后在调用 `templateSVM` 函数时，设置 `kernel` 参数为 `gaussian_kernel`，并指定高斯核函数的参数 `gamma`：

svm_parameter param;
param.kernel_type = CUSTOM;
param.kernel_function = gaussian_kernel;
param.gamma = 0.5; // 自定义的高斯核函数的参数
// 其他参数设置
// ...

templateSVM<double> model;
model.train(data, labels, param);

需要注意的是，使用高斯核函数时，需要对 `gamma` 参数进行调参，以达到更好的分类效果。一般来说，`gamma` 的取值范围是 (0,1]，可以通过交叉验证等方法来确定最佳的取值。