MATLAB中LIBSVM参数设置详解

"这篇资源介绍了如何在MATLAB环境下使用LIBSVM库，特别是关于主要参数的设置。" LIBSVM，全称为“Library for Support Vector Machines”，是由台湾大学的林智仁副教授领导的团队开发的一款高效且易于使用的支持向量机（SVM）软件包。它适用于多种操作系统，并提供了预编译的Windows执行文件和源代码，允许用户进行自定义修改。LIBSVM不仅支持C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR问题的解决，还能处理多类模式识别问题，特别适合进行模式识别和回归分析。 在MATLAB中使用LIBSVM，首先需要正确安装。下载LIBSVM后，需要将库的路径添加到MATLAB的搜索路径中。由于原始代码是用C++编写的，所以需要一个C++编译器将其编译为MATLAB可识别的.mexw32文件。MATLAB提供了不同版本支持的编译器列表，用户可以通过`mex-setup`命令选择合适的编译器，并使用`make`命令进行编译。 LIBSVM的核心在于其参数设置，这直接影响模型的性能。以下是主要参数的详细说明： 1. `-t` 参数用于选择核函数： - `0` 表示线性核函数，即`u'*v`。 - `1` 是多项式核函数，形式为`(gamma*u'*v+coef0)^degree`，其中`-g`用于设置`gamma`（默认为属性数目的倒数），`-r`用于设置`coef0`（默认为0），`-d`用于设置`degree`（默认为3）。 - `2` 是径向基函数（RBF）核，公式为`exp(-gamma*|u-v|^2)`，`-g`同样表示`gamma`，对结果影响较大。 - `3` 是Sigmoid核函数，定义为`tanh(gamma*u'*v+coef0)`，同样有`-g`和`-r`参数。 - `4` 允许使用预定义的核矩阵。 2. `-s` 参数用于选择SVM类型： - `0` 代表C-SVC，一种分类问题，使用惩罚项C进行正则化。 - `1` 是ν-SVC，也是分类问题，引入了新的参数ν来控制支持向量的数量和错误率。 - `2` 是one-class SVM，用于做单类别的分布估计。 - `3` 是ε-SVR，用于回归问题，通过ε容忍误差范围来调整模型。 此外，还有其他参数如`-c`（C值，用于控制误分类的惩罚程度）、`-n`（ν值，用于ν-SVM和ε-SVR）、`-p`（ε值，ε-SVR的误差容忍度）等。这些参数的选择需要根据具体问题和数据集进行调整，通常可以通过交叉验证（CrossValidation）来找到最优参数组合。 在MATLAB中，用户可以调用`svmtrain`和`svmpredict`等函数来训练模型和进行预测。这些函数会结合设定的参数对数据进行处理，生成SVM模型。虽然.mexw32文件是加密的，但它们是LIBSVM工具箱的核心，使得MATLAB能够直接调用C++代码，提高计算效率。 MATLAB下的LIBSVM提供了强大的SVM功能，通过灵活调整参数，可以适应各种机器学习任务。用户需要熟悉这些参数的意义和作用，以便于在实践中优化模型性能。