解读LibSVM-2.6源码：SVM数据结构详解

LibSVM-2.6 是一款由台湾大学教授开发的开源支持向量机（Support Vector Machine, SVM）库，主要用于机器学习中的二分类和多分类问题。这款工具的核心部分包括两个关键的数据结构：`struct svm_node` 和 `struct svm_problem`。 `struct svm_node` 是用于表示单个样本特征的结构体，它包含一个整型索引(index)和一个双精度浮点值(value)。这个结构体的设计是为了处理高维稀疏数据，当向量中某个特征值为0时，不会占用额外的空间，这在计算效率上尤其显著。然而，在进行归一化等需要所有特征的处理时，这可能导致操作复杂度增加。 `struct svm_problem` 是整个问题的容器，它存储了训练样本集的数据和对应的类别信息。这里的 `intl` 成员变量表示样本总数，`double *y` 是一个指向样本类别标签的数组，通常在多类问题中，原始类别标签会被转换为+1或-1。`struct svm_node x` 是一个指向结构体指针的数组，用于存储每个样本的所有特征。数组的布局如图所示，其中每个样本对应一个子数组，用于表示其特征向量。 例如，对于一个三维数据集，`x` 数组会分配一个二维数组，每个元素指向包含该特征值的 `svm_node` 结构。在多类别问题中，`struct svm_problem` 的设计使得数据集能够支持one-vs-one策略，即将每一对类别进行单独的二分类，从而扩展到多分类任务。 上海交通大学模式分析与机器智能实验室提供的LibSVM-2.6程序代码注释详细地解释了这些结构的内部工作原理和优化，对于理解和使用LibSVM库至关重要。通过阅读这些注释，开发者可以更好地掌握如何有效地利用LibSVM进行数据预处理、模型构建和性能优化，以解决实际的机器学习问题。