使用宏命令FormatDataLibsvm.xls将数据转成LIBSVM格式
libsvm使用详细文档2
LIBSVM软件包简介简介LIBSVM是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包。
可以解决分类问题（包括C- SVC 、n - SVC ）回归问题（包括e - SVR 、n - SVR ）分布估计（one-class-SVM ）等问题提供了四种常用的核函数供选择线性、多项式、径向基和S形函数可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
LIBSVM 是一个开源的软件包，需要者都可以免费的从作者的个人主页.tw/~cjlin/ 处获得。
他不仅提供了LIBSVM 的C++ 语言的算法源代码，还提供了Python 、Java 、R 、MATLAB 、Perl 、Ruby 、LabVIEW以及C#.net 等各种语言的接口，可以方便的在Windows 或UNIX 平台下使用，也便于科研工作者根据自己的需要进行改进（譬如设计使用符合自己特定问题需要的核函数等）。
另外还提供了WINDOWS 平台下的可视化操作工具SVM-toy ，并且在进行模型参数选择时可以绘制出交叉验证精度的等高线图。
SVM进行函数估计是有监督学习，进行概率密度估计是非监督学习自从版本2.8以后libsvm采用SMO算法安装环境下载文件下载Libsvm2.88、Python2.4（默认安装在D：）和Gnuplot配置文件的路径Python2.4文件路径如下：Gnuplot路径设置Gnuplot不是安装文件，直接放在tmp目录即可另一个工具就是gnuplot.exe，下载不是安装文件：安装完上面的软件还不能运行,还要修改easy.py,grid.py的设置.，以写字板的格式打开easy.py：如下：将他们对应的代码" gnuplot_exe = r"c:\tmp\gnuplot\bin\pgnuplot.exe""都改为你的pgnuplot.exe 所在的路径,比如我的文件在当前目录的上一级目录,就是和tools文件夹在同一级目录,那么我的设置应该为" gnuplot_exe = r"..\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"".本人使用的上边一种方法（测试通过），事实上也符合下面的方式，为了保险起见。
支持向量机 libsvm python三分类问题实例
2：EXCEL下的数据处理
Libsvm所需的数据格式应该是 <lable_value> <index1>:<value1> <index2>:<value2>.....。 （lable_value，index，value变量的值全部为数值型，lable_value表示样本的类 型，在二分类其中，其值一般取-1和1或者0和1，当然取其他值也是可以的，只要能 区分就行。index可以理解为遥感影像中的波段序列或者特征序列。value可以理解 为对应的像元值或者特征值）。 也就是类似于 1 1:0.302000 2:0.67200 2 1:0.568000 2:0.668000 3 1:0.568000 2:0.668000 这样的，如果你的数据不是这样，请下载FormatDataLibsvmaa.xlsm这个自带宏 命令的表格来转换，其中标签向量根据分类的类别自己定义
注意，正确率为零是因为在TESTD文件中所有数据标签为均4，而train数据的三个标 签为1，2，3，肯定都是对不上的（在SVM-PREDICT中你需要分类的数据必须给出 任意一个标签数据）。
在C:\libsvm-3.21\windows下调用SVM-TRAIN,输入优化后的参数，ibsvm-3.21\windows下调用SVM-PREDICT，按照用法输入，可以得出
输出的最后结果储存在OUT222这个文件中。
4）最重要的是GRID.py 设置好各项参数进行参数寻优（预设值就是RBF核函数） 具体数值区间我是采用的默认值 根据README里面的用法，同时调用GNUPLOT和SVMTRAIN两个地址，可以得 出.out和.png两个结果 最后可以得出一个最好的G C两个参数的数值
matlab中使用libsvm的使用方法
前段时间，gyp326曾在论坛里问libsvm如何在matlab中使用，我还奇怪，认为libsvm是C 的程序，应该不能。
没想到今天又有人问道，难道matlab真的能运行libsvm。
我到官方网站看了下，原来，真的提供了matlab的使用接口。
接口下载在：.tw/~cjlin/libsvm/index.html#matlab具体使用方法zip文件里有readme说明，我也按照说明尝试的试用了一下，方法介绍如下。
使用的接口版本：MATLABA simple MATLAB interfaceLIBSVM authors at National Taiwan University.2.89 .tw/~cjlin/libsvm/matlab/libsvm-mat-2.89-3.zip使用的运行环境为：matlab 7.0，VC++ 6.0，XP系统。
按照说明使用方法如下：1. 下载下来的借口包里有svm的一些源文件，没有可执行的exe文件，所以，必须先将svmtrain等源文件编译为matlab可以使用的dll等文件。
于是先选择编译器，如下：（也可以先尝试使用我们在windows平台下编译好的文件，放在同一文件夹中直接使用：/bbs/viewthread.php?tid=538&page=1&fromuid=3#pid1154）>> mex -setupPlease choose your compiler for building external interface (MEX) files:Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? ySelect a compiler:[1] Digital Visual Fortran version 6.0 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio[2] Lcc C version 2.4 in D:\MATLAB7\sys\lcc[3] Microsoft Visual C/C++ version 6.0 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio[0] NoneCompiler: 3Please verify your choices:Compiler: Microsoft Visual C/C++ 6.0Location: D:\Program Files\Microsoft Visual StudioAre these correct?([y]/n): yTry to update options file: C:\Documents and Settings\jink2005.AISEMINA-D6623E\Application Data\MathWorks\MATLAB\R14\mexopts.batFrom template: D:\MATLAB7\BIN\WIN32\mexopts\msvc60opts.batDone . . .我选择使用VC 6.0，其他可能不行。
VBA与数据格式转换的实用技巧
VBA与数据格式转换的实用技巧在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要对数据进行格式转换的情况。
这些转换涵盖了从文本到日期、数字到文本以及各种其他格式之间的转换。
为了提高工作效率和准确性，我们可以利用VBA编程语言来实现各种数据格式转换的实用技巧。
本文将介绍几种常用的VBA技巧，帮助您在数据处理中更好地应对格式转换的需求。
一、从文本到日期的转换在数据处理中，很常见的一种情况是将文本格式的日期转换为日期格式。
VBA提供了DateValue函数来实现这一转换。
例如，假设我们有一个保存了日期数据的字符串，如"2022/01/01"，我们可以通过以下代码在VBA中将其转换为日期格式：```VBADim strDate As StringDim convertedDate As DatestrDate = "2022/01/01"convertedDate = DateValue(strDate)```通过以上代码，我们可以将文本格式的日期转换为VBA中的日期类型，以便于后续的数据分析和处理。
二、从数字到文本的转换有时，我们需要将数字转换为文本格式，例如在数据报告中需要将数值型数据以文本的形式呈现。
VBA中的CStr函数可以帮助我们实现这一转换。
以下是一个例子：```VBADim num As DoubleDim textNum As Stringnum = 12345.67textNum = CStr(num)```通过上述代码，我们可以将数字类型的变量转换为文本类型的变量，方便我们在报告中使用。
三、整数和小数位数的控制在数据分析中，有时候需要固定数字的整数位数和小数位数，以满足特定的要求。
VBA的Format函数可以帮助我们实现这一目标。
下面是一个示例，展示如何使用Format函数来设置整数和小数位数：```VBADim value As DoubleDim formattedValue As Stringvalue = 1234.56789formattedValue = Format(value, "0,000.00")```通过以上代码，我们可以将数字格式化为带有千分位分隔符的两位小数形式。
SVM模式识别与回归软件包(LibSVM)详解
SVM模式识别与回归软件包——LibSVMLIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。
该软件包可在.tw/~cjlin/免费获得。
该软件可以解决C- SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
目前，LIBSVM拥有Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、LabView等数十种语言版本。
最常使用的是Matlab、Java 和命令行的版本。
就要做有关SVM的报告了！由于SVM里面的有关二次优化的不是那么容易计算得到的，最起码凭借我现在的理论知识和编程能力是不能达到！幸好，现在又不少的SVM工具，他可以帮助你得到支持向量（SV），甚至可以帮助你得到预测结果，归一化数据等等。
其中SVM-light，LibSVM是比较常用的！SVM-light我们实验室有这方面的代码，而我自己就学习了下怎么使用LIBSVM（来自台湾大学林智仁）。
实验步骤如下：1：首先安装LIBSVM，这个不用多说，直接去他的官网上看：.tw/~cjlin/libsvm/index.html2：处理数据，把数据制作成LIBSVM的格式，其每行格式为：label index1:value1 index2:value2 ...其中我用了复旦的分类语料库，当然我先做了分词，去停用词，归一化等处理了3：使用svm-train.exe训练，得到****.model文件。
excel表中非空单元格批量转换成文本的vba代码
标题：使用VBA代码批量将Excel表中非空单元格转换成文本格式一、概述在日常工作中，我们经常需要处理Excel表格中的数据，而有时候我们需要将表格中的非空单元格转换成文本格式。
传统的方法是逐个手动操作，非常耗时且容易出错。
而使用VBA代码可以快速、高效地实现这一功能，大大提高工作效率。
二、VBA代码实现步骤1. 打开Excel表格打开需要处理的Excel表格，确保要处理的数据位于指定的工作簿和工作表中。
2. 打开VBA编辑器按下“ALT”+“F11”快捷键，或者在“开发工具”选项卡中点击“Visual Basic”按钮，打开VBA编辑器。
3. 添加新模块在VBA编辑器中，右键点击任意模块，选择“插入”-“模块”，添加一个新的模块。
4. 编写VBA代码在新模块中编写以下VBA代码：```VBASub ConvertToText()Dim rng As RangeSet rng = SelectionFor Each cell In rngIf Not IsEmpty(cell) Thencell.Value = CStr(cell.Value)End IfNext cellEnd Sub```5. 运行VBA代码将光标放置在编写好的VBA代码块内，点击“运行”按钮或按下“F5”键，即可运行VBA代码。
6. 查看效果在Excel表格中选择需要转换成文本格式的区域，然后运行VBA代码。
可以看到选定的区域中的非空单元格已经被转换成文本格式，操作完成。
三、注意事项1. 确保正确选择需要处理的数据区域，避免误操作导致数据混乱。
2. 在编写VBA代码时，务必仔细核对代码的逻辑和语法，避免出现错误。
3. 在运行VBA代码之前，最好先备份一下原始数据，以防万一发生意外。
四、总结通过以上步骤，我们可以使用VBA代码快速实现将Excel表中的非空单元格批量转换成文本格式，大大节省了处理数据的时间和精力。
VBA代码可以根据实际需求进行灵活修改，满足不同数据处理的需求。
LIBSVM使用方法
LIBSVM1 LIBSVM简介LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows 系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross -SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
ν-SVM回归和ε-SVM分类、νValidation)的功能。
该软件包可以在.tw/~cjlin/免费获得。
该软件可以解决C-SVM分类、-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
2 LIBSVM使用方法LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。
如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译，软件包中提供了编译格式文件，我们在SGI工作站(操作系统IRIX6.5)上，使用免费编译器GNU C++3.3编译通过。
2.1 LIBSVM 使用的一般步骤：1) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；2) 对数据进行简单的缩放操作；3) 考虑选用RBF 核函数；4) 采用交叉验证选择最佳参数C与g；5) 采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；6) 利用获取的模型进行测试与预测。
LIBSVM使用方法
LIBSVM使用方法1libsvm简介2libsvm使用方法libsvm就是以源代码和可执行文件两种方式得出的。
如果就是windows系列操作系统，可以轻易采用软件包提供更多的程序，也可以展开修正编程；如果就是unix类系统，必须自己编程，软件包中提供更多了编程格式文件，我们在sgi工作站(操作系统irix6.5)上，采用免费编译器gnuc++3.3编程通过。
2.1libsvm使用的一般步骤：1)2)3)4)5)6)按照libsvm软件包所建议的格式准备工作数据集；对数据展开直观的翻转操作方式；考量采用rbf核函数；使用交叉检验挑选最佳参数c与g；使用最佳参数c与g对整个训练集展开训练以获取积极支持向量机模型；利用以获取的模型展开测试与预测。
2.2libsvm使用的数据格式该软件采用的训练数据和检验数据文件格式如下：::...其中就是训练数据集的目标值，对于分类，它就是标识某类的整数(积极支持多个类)；对于重回，就是任一实数。
就是以1已经开始的整数，可以就是不已连续的；为实数，也就是我们常说道的自变量。
检验数据文件中的label只用作排序准确度或误差，如果它就是未明的，只需用一个数核对这一栏，也可以空着不填上。
在程序包中，还包括存有一个训练数据实例：heart_scale，便利参照数据文件格式以及练采用软件。
可以撰写大程序，将自己常用的数据格式转换成这种格式。
2.3svmtrain和svmpredict的用法svmtrain(训练建模)的用法：svmtrain[options]training_set_file[model_file]options：需用的选项即为则表示的涵义如下-ssvm类型：svm设置类型(默认0)0--c-svc1--v-svc2–一类svm3--e-svr4--v-svr-t核函数类型：核函数设置类型(默认2)0–线性：u'v1–多项式：(r*u'v+coef0)^degree2–rbf函数：exp(-r|u-v|^2)3–sigmoid：tanh(r*u'v+coef0)-ddegree：核函数中的degree设置(预设3)-gr(gama)：核函数中的?函数设置(默认1/k)-rcoef0：核函数中的coef0设置(预设0)-ccost：设置c-svc，?-svr和?-svr的参数(默认1)-nnu：设置?-svc，一类svm和?-svr的参数(预设0.5)-pe：设置?-svr中损失函数?的值(默认0.1)-mcachesize：设置cache内存大小，以mb为单位(预设40)-eε：设置允许的终止判据(默认0.001)-hshrinking：与否采用启发式，0或1(预设1)-wiweight：设置第几类的参数c为weight?c(c-svc中的c)(默认1)-vn:n-fold可视化检验模式其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。
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使用宏命令FormatDataLibsvm.xls将数据转成LIBSVM格式
(2009-03-23 23:52:23)
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标签：libsvm formatdata libsvm.xls 宏
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教育分类：科研-支持向量机(SVM)预测
毕业设计做的是svm，虽然不是很新的东西，但是能把它弄懂也是好的。
要加一点技术含量无非就是用一些搜素算法（遗传、蚁群。
）加入svm去寻找最优的参数，对于本科生来说还能做一下前期的数据处理，当然是用一些统计方法咯，什么数据挖掘乱七八糟的网上套，没办法，中国的学术永远是这样，不会进步，看看神经网络在中国学术界盛行的时间之长就知道学术水平了，不想多说，只是想把我这次svm的经历写一下，确实学到了很多东西。
因为也是通过网上的论坛还有其他帖子看懂的，可是觉得他们还写的不够详细，或者我自己太笨，所以想详细点从头到尾说一下，还有不明白的尽管问。
可以交流。
当然做svm首先就要把数据的格式处理好，这么多在excel里的数据用人工的方法输到txt里是不可能的，所以有两个办法：
1，自己编一个小程序（C足够了）说说简单，编起来还是很麻烦的，虽然我专业和cs 密切相关，但是真的不会。
我们惰性很强，有现成的第二个方法干嘛还吃力不讨好？
2，使用人家已经做好的一个类似于软件一样的FormatDataLibsvm.xls（里面包含一个宏命令），没有他你要苦一阵子。
BTY，这个软件不好找，网上看了很多帖子，都是不能下载的，在别人博客上跪求几天也没人给，最后还是在一个隐晦的小网站下载下来了。
哎，中国人就这样，自己有的东西就是不想共享出来，搞个p的学术啊。
真是无语，要的联系我。
其实这个软件就是一个excel工作薄，没什么奇特，打开它就会跳出来一个对话框，选“启用宏”就行了，其他不用管它，把你要的数据拷上去就好了，但是注意下格式，网上帖子也很多，照他们说的办吧。
1，先运行FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。
2，再"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项（FormatDatatoLibsvm）-->执行，要选中这个然后运行就可以了，这时数据转换的问题就解决了,可是现在生成的数据是.xls格式，它还是不能做为libsvm的训练文件啊!还需要怎么转换呢?
3，可以copy到一个记事本中即可。
但是注意在用libsvm的时候要在命令行输入.txt 后缀。
注意，宏安全性应当设置为中或者低。
输入数据的格式是
条件属性a 条件属性b ... 决策属性
7 5 (2)
4 2 (1)
输出数据格式是
决策属性条件属性a 条件属性b ...
2 1:7 2:5 ...
1 1:4 2:
2 ...
P.S. 在第2步时，执行下面还有另一个选项（FormatDatafromLibsvm）这个可以把libsvm 数据的格式重新转回来，转到你第1步时刚拷贝到excel里的数据形式。
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