libsvm使用教程matlab2023b

### 关于在MATLAB 2023b中使用libsvm的教程

#### 安装Libsvm工具包
对于希望在MATLAB环境中利用支持向量机(SVM)算法的研究者来说，安装并配置好libsvm是非常重要的。由于libsvm最初是以C++编写，在MATLAB平台上应用时需通过特定方式编译以生成兼容文件[^1]。

#### 编译Mex文件
考虑到MATLAB自带有一个名为Lcc_win32的C编译器，但对于某些情况特别是较新的MATLAB版本如2023b而言，默认提供的可能是更现代的MinGW-w64或其他形式的支持。因此建议确认当前系统的具体设置，并按照官方指导完成相应操作来确保能够成功创建`.mex`扩展名下的可执行文件用于调用libsvm功能。

#### 加载Libsvm至Matlab路径
一旦完成了上述准备工作，则只需简单地把解压后的libsvm目录加入到MATLAB的工作路径当中即可开始尝试各种内置函数了。通常情况下，这一步骤可以通过命令行输入`addpath('指定路径')`轻松达成目的；而对于那些已经熟悉MATLAB环境变量管理的朋友来讲，也可以考虑将其永久保存下来以便日后随时访问[^2]。

#### 验证安装是否正确
为了验证一切正常工作，可以从libsvm分发版中的例子入手——比如运行简单的分类实验来看看能否得到预期的结果作为初步检验手段之一。如果遇到任何困难或疑问，不妨查阅随同发布的文档资料获取更多帮助信息[^3]。

% 添加libsvm路径到MATLAB搜索路径
addpath(genpath('D:\Program Files\libsvm-3.18'));

% 测试加载数据集
load heart_scale;

% 训练模型
model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');

% 执行预测
[predicted_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(y, x, model);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);