任意选择两个UCI数据集，使用LIBSVM，分别用线性核和高斯核训练一个SVM，比较1其支持向量的差别，并与BP 神经网络和C4.5决策树进行实验比较。

好的，您的问题是关于使用LIBSVM训练SVM模型的比较实验，对吗？我会尽力回答您的问题。

首先，我需要确认您是否已经选择了两个UCI数据集来进行实验，以及是否已经准备好了数据集的预处理工作。如果没有，您可以参考UCI官网上的数据集进行选择和下载，并使用LIBSVM提供的数据预处理工具进行处理。

接下来，我会按照您的问题提供一些实验的步骤和注意事项：

1. 使用LIBSVM的命令行工具训练SVM模型，具体命令为：

svm-train -t kernel_type train_file model_file

其中，`kernel_type`可以选择线性核或高斯核，分别对应参数`-t 0`和`-t 2`；`train_file`为训练集文件，`model_file`为输出的模型文件。

2. 训练完成后，可以使用`svm-predict`命令对测试集进行预测，具体命令为：

svm-predict test_file model_file output_file

其中，`test_file`为测试集文件，`model_file`为训练得到的模型文件，`output_file`为输出的预测结果文件。

3. 对于支持向量的差别，可以使用`svm-train`命令的`-v`选项进行交叉验证，并输出支持向量的个数和编号。具体命令为：

svm-train -t kernel_type -v fold train_file

其中，`fold`为交叉验证的折数，支持向量的个数和编号会在交叉验证过程中输出。

4. 对于与BP神经网络和C4.5决策树的比较，可以使用相同的数据集进行实验，并比较它们的分类准确率和训练时间等指标。具体实验步骤可以参考LIBSVM官网提供的实验文档和示例代码。

以上是一些基本的实验步骤和注意事项，希望能对您有所帮助。如果您有其他问题或需要更详细的解答，请随时提出。