c++使用libsvm

### C++ 中使用 LibSVM 进行机器学习

#### 加载并准备数据集
为了在 C++ 中使用 LibSVM，首先需要加载和准备好用于训练的数据。这通常涉及到读取文件中的特征向量及其对应的标签。

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

// 定义函数以解析输入数据
void read_problem(const char *filename, struct svm_problem &prob) {
    FILE *fp = fopen(filename,"r");
    int max_index, inst_max_index;
    size_t items;

    prob.l = 0;
    prob.x = NULL;
    prob.y = Malloc(double,1);
    
    while(1){
        items = fscanf(fp,"%lf",&label); // 读取标签
        if(items == EOF) break;
        
        double *line = Malloc(double,max_index+1);

        // 假设这里有一个循环来填充 line 数组...
        // 实际应用中应根据具体格式实现
        
        // 将每一行转换成 svm_node 结构体数组的形式存储起来
        struct svm_node *x_space = Malloc(struct svm_node,max_index+2);
        for(int i=0;i<max_index;i++){
            x_space[i].index=i+1;
            x_space[i].value=line[i];
        }
        x_space[max_index].index=-1; // 表示结束标志

        // 更新问题描述符的信息
        realloc(prob.y,sizeof(double)*++prob.l);
        prob.y[prob.l-1]=label;
        realloc(prob.x,sizeof(svm_node*)*prob.l);
        prob.x[prob.l-1]=x_space;
    }

    fclose(fp);
}

上述代码展示了如何定义 `read_problem` 函数去处理来自外部源（如文本文件）的数据，并将其转化为适合 SVM 训练的内部表示形式[^3]。

#### 设置参数与模型训练
一旦拥有了适当格式化的数据之后，则可以继续设置支持向量机的具体参数选项，并调用相应的 API 来执行实际的学习过程：

struct svm_parameter param;     // 参数结构体
param.svm_type = C_SVC;         // 支持向量分类器类型
param.kernel_type = RBF;       // 径向基核函数 (RBF kernel)
param.degree = 3;              // 多项式内核次数，默认为3
param.gamma = 0.5;             // 高斯径向基核系数 gamma 的值
param.coef0 = 0;               // 核函数常数项 coef0
param.nu = 0.5;                // nu-SVR 或者 one-class SVM 的 nu 参数
param.cache_size = 100;        // 缓存大小 MB 单位
param.C = 1;                   // 软间隔惩罚因子 C
param.eps = 1e-3;              // 终止条件精度 eps
param.p = 0.1;                 // epsilon-SVR 的损失函数不敏感区域宽度 p
param.shrinking = 1;           // 是否启用启发式的缩减技术
param.probability = 0;         // 是否计算概率估计

// 创建模型对象指针变量 model_
svm_model *model_ = svm_train(&problem_, &param_);

这段程序片段说明了怎样初始化 `svm_parameter` 类型的对象来进行必要的配置调整；随后通过调用 `svm_train()` 方法完成一次完整的监督式学习周期[^1]。

#### 测试预测功能
最后，在完成了前面两个阶段的工作以后就可以利用已经构建好的模型来进行未知样本类别归属性的判断操作了:

double predict_label;
for(i=0;i<l_test;i++) {      // l_test 是测试集中元素数量
    predict_label = svm_predict(model_, test_x[i]);
    printf("Predicted class=%g\n",predict_label);
}

// 清理资源释放内存空间
svm_free_and_destroy_model(&model_);
free(problem_.y);
for(i=0;i<problem_.l;i++)
    free(problem_.x[i]);
free(problem_.x);

此部分实现了遍历整个待测集合的过程，并逐一对各个成员作出推断结论输出至标准输出流上显示出来。同时注意适时回收不再使用的动态分配资源以免造成泄露现象发生[^2]。