试使用LIBSVM，分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别

好的，这是一个很好的问题。我将为您提供使用LIBSVM库训练一个基于线性核和高斯核的SVM，并比较它们之间支持向量的差异的步骤。

1. 准备数据集
首先，我们需要准备一个数据集。我们可以使用LIBSVM自带的数据集，也可以使用自己的数据集。这里我们使用LIBSVM自带的iris数据集，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征。代码如下：

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 数据预处理
在训练SVM之前，我们需要对数据进行一些预处理。由于SVM对数据的尺度敏感，因此我们需要对特征进行标准化处理。代码如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

3. 训练SVM
接下来，我们将使用LIBSVM库来训练基于线性核和高斯核的SVM。代码如下：

from svmutil import *
model_linear = svm_train(y, X, '-t 0')
model_rbf = svm_train(y, X, '-t 2')

在这里，我们使用svm_train函数来训练SVM。参数-t用于指定核函数的类型，0表示线性核，2表示高斯核。训练完成后，我们将得到两个模型：model_linear和model_rbf。

4. 查看支持向量
我们可以使用model_linear.get_SV()和model_rbf.get_SV()函数来获取线性核和高斯核对应的支持向量。代码如下：

sv_linear = model_linear.get_SV()
sv_rbf = model_rbf.get_SV()

5. 比较支持向量
最后，我们可以将两个模型所对应的支持向量进行比较。代码如下：

print("Number of support vectors for linear kernel:", len(sv_linear))
print("Number of support vectors for RBF kernel:", len(sv_rbf))

这将输出两个模型所对应的支持向量的数量。我们可以发现，在这个例子中，高斯核SVM所对应的支持向量数量比线性核SVM要多。

希望这个例子能够帮助你理解如何使用LIBSVM库训练基于不同核函数的SVM，并比较它们之间的支持向量差异。