生产支持向量机c语言代码

生产支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，常用于分类和回归分析。在C语言中实现SVM需要借助一些库，如LIBSVM或SVMLight，它们提供了现成的函数来处理SVM的训练和预测。

以下是使用LIBSVM库进行SVM分类的一个简单示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "svm.h"

// 示例数据点结构体
typedef struct {
    double *features; // 特征向量
    int n_features;   // 特征数
} DataPoint;

int main(int argc, char** argv) {
    // 初始化SVM模型参数
    svm_problem problem;
    svm_node *param = NULL;
    svm_parameter param_value;

    // 创建问题结构，包括样本数据和标签
    problem.l = 2; // 样本总数
    problem.y = (double*)malloc(sizeof(double) * problem.l);
    problem.x = (svm_node **)malloc(sizeof(svm_node *) * problem.l);

    // 初始化参数，例如C值、核函数等
    svm_init_param(&param_value, &param);
    param_value.gamma = 0;
    param_value.c = 1.0; // 硬间隔，C值越大对误分类的惩罚越严格

    // 假设你有以下数据（这里仅作示例，实际应用需要替换为你的数据）
    DataPoint* data = ...;
    for (int i = 0; i < problem.l; ++i) {
        problem.y[i] = data[i].label; // 类别标签
        problem.x[i] = data[i].features; // 输入特征
    }

    // 训练SVM模型
    svm_model* model = svm_train(&problem, &param_value);

    // 预测新数据
    svm_node new_sample[] = {{"data", data_point_features}, {0}};
    double prediction = svm_predict(model, new_sample);

    // 清理内存并释放模型
    svm_free_and_destroy_model(&model);
    free(problem.y);
    free(problem.x);
    svm_free_param(&param);

    return 0;
}