matlab2019a加装libsvm指南
Matlab安装使用libsvm
Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?n %这次是选择编译器，输入n，选择自定义的编译器
出现以下选项（因电脑而异）
Select a compiler:
[1] Intel C++ 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)% done
如果运行正常并生成了model这个结构体（其中保存了所有的支持向量及其系数），那么说明 libsvm和matlab 之间的接口已经完全配置成功。
注意：
1. matlab自带了C编译器Lcc-win32C，但是libsvm原始版本是C++实现的，因此需要C++的编译器来编译，这就是不适用matlab默认编译器而选择其他C++编译器的原因。
[2] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)
[3] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 Shell linker)
Matlab安装使用libsvm
一．下载libsvm
.tw/~cjlin/libsvm/
在libsvm的网站上下载 libsvm-3.12.zip文件，解压后放在任意目录下，最好放在MATLAB工具箱中，比如 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12下。
Matlab下libsvm的配置使用【转】
Matlab下libsvm的配置使⽤【转】LIBSVM是⼀个由台湾⼤学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的SVM模式识别与回归的软件包，使⽤简单，功能强⼤，能够在matlab中使⽤。
⼀、安装1.下载在LIBSVM的主页上下载最新版本的软件包（libsvm-3.20），并解压到合适⽬录中。
2.编译如果你使⽤的是64位的操作的系统和Matlab，那么不需要进⾏编译步骤，因为⾃带软件包中已经包含有64位编译好的版本：libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64。
否则，需要⾃⼰编译⼆进制⽂件。
⾸先在matlab中进⼊LIBSVM根⽬录下的matlab⽬录（如C:\libsvm-3.20\matlab），在命令窗⼝输⼊>>mex -setup然后Matlab会提⽰你选择编译mex⽂件的C/C++编译器，就选择⼀个已安装的编译器。
之后Matlab会提⽰确认选择的编译器，输⼊y进⾏确认。
然后可以输⼊以下命令进⾏编译。
>>make注意，Matlab或VC版本过低可能会导致编译失败，建议使⽤最新的版本。
编译成功后，当前⽬录下会出现若⼲个后缀为mexw64（64位系统）或mexw32（32位系统）的⽂件。
3.重命名（可选，但建议执⾏）编译完成后，在当前⽬录下回出现svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64（64位系统）或者svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32（32位系统）这两个⽂件，把⽂件名svmtrain和svmpredict相应改成libsvmtrain和libsvmpredict。
这是因为Matlab中⾃带有SVM的⼯具箱，⽽且其函数名字就是svmtrain和svmpredict，和LIBSVM默认的名字⼀样，在实际使⽤的时候有时会产⽣⼀定的问题，⽐如想调⽤LIBSVM的变成了调⽤Matlab SVM。
LibLinear（SVM包）的MATLAB安装
LibLinear（SVM包）的MATLAB安装1 LIBSVM介绍LIBSVM是众所周知的⽀持向量机分类⼯具包（），运⽤⽅便简单，其中的核函数（）可以⾃⼰定义也可以默认。
但是对⼀些⼤数据来说，有没有⾮线性映射，他们的性能差不多。
如果不使⽤核，我们可以⽤线性分类或者回归来训练⼀个更⼤的数据集。
这些数据往往具有⾮常⾼维的特征，例如⽂本分类Document classification。
所以LIBSVM就诞⽣了。
关于的详细介绍及其⽐较可以参见链接：2 的MATLAB安装步骤我使⽤的是最新版本liblinear1.95,MATLAB是R2012b.（2）解压到相应的⽂件夹，在MATLAB中设置⼦路径，打开matlab，点击File->SetPath->Add withSubfolders，找到liblinear-1.95\matlab 所在⽂件夹，点击save，点击close。
（3）在matlab的command window中输⼊mex -setup，选择合适的编译器，具体如下：上图最后的“y”是⾃⼰⼿动输⼊进去的，表⽰同意选择编译⽅式。
（4）输⼊“2”作为编译环境确认，输⼊“y”结果图如下;(5)在matlab的command window中输⼊make，如果正确的话，会如下所⽰：同时，可以看到在当前⽬录下⽣成下图中的⽂件特别是⽣成train.mexw32和predict.mexw32.到这⼀步，Liblinear安装成功。
3 在matlab中测试Liblinear是否能⽤model = train(svm_category', sparseTrainMatrix)[output_label, accuracy] = predict(svm_category', sparseTestMatrix, model);train中参数：svm_category'为列向量，表⽰training set的class label，假设为n维sparseTrainMatrix为n*m维矩阵，n表⽰training set中样本的个数，m表⽰每个样本中feature的个数model的内容为predict中参数和train中取的类似，本例中直接把training set作为testing set重新预测了⼀下，model为train中输出的结构体output_label输出的是testing set的class label的预测值accuracy是预测准确度到此结束。
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。
libsvm安装教学.ppt
windows資料夾下 Step4.確認使用的程式路徑是否正確(請參考範例圖
片)
2020/4/6
16
LibSVM安裝範例圖片說明(1/3)
解壓縮後的資 料夾(路徑不能
有中文字)
下載的 壓縮檔
2020/4/6
LibSVM安裝
2020/4/6
1
目錄
LibSVM安裝
◦ Python ◦ Gnuplot ◦ LibSVM
2020/4/6
2
Python安裝
Step1.到 /download/ 下載
Step2.執行下載的安裝檔 Step3.一直下一步到安裝完畢
定兩個exe的路徑。(.py檔內不能有 中文字。)
2020/4/6
21
LibSVM程式路徑範例說明(3/4)
開啟easy.py
easy.py所在的資 料夾路徑
2020/4/6
選這個選項開啟 (必需先安裝
python才會出現)
22
LibSVM程式路徑範例說明(4/4)
檢查easy.py所使用的程式路徑
17
LibSVM安裝範例圖片說明(2/3)
grid.py和 easy.py所在的 資料夾路徑
將grid.py跟 easy.py複製下
來
2020/4/6
18
LibSVM安裝範例圖片說明(3/3)
grid.py和 easy.py貼上後 的資料夾路徑
grid.py跟 easy.py貼上
2020/4/6
Step2.將下載的gp400win32.zip解壓縮到 c:\tmp 這樣就準備好了。
matlab中SVM工具箱的使用方法
matlab中SVM工具箱的使用方法1,下载SVM工具箱:2,安装到matlab文件夹中1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹现在,就成功的添加成功了.可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m 3,用SVM做分类的使用方法1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2我做的测试中取的数据为:N = 50;n=2*N;randn('state',6);x1 = randn(2,N)y1 = ones(1,N);x2 = 5+randn(2,N);y2 = -ones(1,N);figure;plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');axis([-3 8 -3 8]);title('C-SVC')hold on;X1 = [x1,x2];Y1 = [y1,y2];X=X1';Y=Y1';其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵C=Inf;ker='linear';global p1 p2p1=3;p2=1;然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示:Support Vector Classification_____________________________Constructing ...Optimising ...Execution time: 1.9 secondsStatus : OPTIMAL_SOLUTION|w0|^2 : 0.418414Margin : 3.091912Sum alpha : 0.418414Support Vectors : 3 (3.0%)nsv =3alpha =0.00000.00000.00000.00000.00002)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较.输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到:predictedY =1111111113)画图输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车#Matlab一、因为要用到SVM，所以想先在matlab下学习一下，简短讲添加工具箱很简单：1.1：如果是Matlab安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。
libsvm安装教程matlab中使用(详细版)
libsvm安装教程（详细版）（本机matlab版本16b）第一步，把libsvm放到工具箱toolbox中。
把libsvm安装包解压，并放入matlab程序文件中toolbox中。
运行matlab程序，点击主页，找到布局旁边的设置路径，并点击设计路径选择添加并包含子文件，找到toolbox下面的libsvm添加即可，并点击保存。
第二步更新工具箱找到布局旁边的预测按钮，并点击预设按钮。
找到常规，选择更新工具箱路径缓存，并点击应用，最后点击确定。
第三步，更改libsvm文件在matlab文件行，打开如下地址：D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab打开make.m文件，将make.m中的CFLAGS改为COMPFLAGS。
注：因为matlab中有自带的svm，为了防止libsvm和自带的svm发生冲突，所以将D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab中将svmtrian.c和svmpredic.c前面加入lib，相应的make.m文件中也做修改第四步，安装编译器编译器采用最新版tdm64-gcc-9.2.0，安装教程很简单选择Creat，保存路径直接选择C盘即可，C:\TDM-GCC-64。
第五步，使用matlab读取C语言程序。
Matlab文件行调整到此目录下D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab 并在命令行窗口输入：setenv('MW_MINGW64_LOC','C:\TDM-GCC-64')make点击回车，当命令行窗口出现：使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
论Matlab的libsvm的安装
再论Matlab的libsvm的安装之所以要把这个无聊的问题再次发帖，因为我怕以后我会忘记，我可以来论坛寻找，也因为这是使用libsvm的第一步（我在网上找了很久没有发现）最关键的是compilers的选择（对于把Microsoft visual stdio 2005或者其他的编译器安装在自定义目录下的这一步非常关键）以下是步骤：>> mex -setup % 这是必须的Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? n%这次是选择编译器，输入n，因为你的是自定义的%出现下面的选项：Select a compiler:[1] Borland C++ Compiler (free command line tools) 5.5[2] Borland C++Builder 6.0[3] Borland C++Builder 5.0[4] Compaq Visual Fortran 6.1[5] Compaq Visual Fortran 6.6[6] Intel C++ 9.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 linker)[7] Intel Visual Fortran 9.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 linker)[8] Intel Visual Fortran 9.0 (with Microsoft Visual C++ 2005 linker)[9] Intel Visual Fortran 9.0 (with Microsoft Visual C++ .NET 2003 linker)[10] Lcc-win32 C 2.4.1[11] Microsoft Visual C++ 6.0[12] Microsoft Visual C++ .NET 2003[13] Microsoft Visual C++ 2005[14] Microsoft Visual C++ 2005 Express Edition[15] Open WATCOM C++ 1.3[0] NoneCompiler: 13%这次选择13，或许你也可以用其他的The default location for Microsoft Visual C++ 2005 compilers is C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8,but that directory does not exist on this machine.Use C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8 anyway [y]/n? n%这次它说要使用默认的路径继续选择nPlease enter the location of your compiler: [C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8] %它的意思是让你输入编译器的位置，输入：D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8% 下面就是确认了Please verify your choices:Compiler: Microsoft Visual C++ 2005Location: D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8Are these correct?([y]/n): y*************************************************************************** Warning: MEX-files generated using Microsoft Visual C++ 2005 requirethat Microsoft Visual Studio 2005 run-time libraries beavailable on the computer they are run on.If you plan to redistribute your MEX-files to other MA TLABusers, be sure that they have the run-time libraries.You can find more information about this at:/support/solutions/data/1-2223MW.html***************************************************************************Trying to update options file: C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2007a\mexopts.batFrom template: D:\PROGRA~2\MA TLAB\R2007a\bin\win32\mexopts\msvc80opts.batDone . . . % ok，done！>> make>>%至此彻底完成，%以下是测试>>load heart_scale.mat>>model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');>> [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); %Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)% done。
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Matlab 2019a Libsvm3.23 MW_MINGW64_6.3环境建立指南
安装libsvm过程很漫长，虽然参考了网上各种指南，发现在国内的网络下安装MW_MINGW64太痛苦了。
这里总结下，供大家参考
本人PC系统Windows7 64bit，matlab安装的2019a,libsvm安装的version3.23
1.首先需要下载libsvm包：
2.将libsvm
3.23解压到matlab/toolbox目录下：
3.运行matlab，在主页(home)的设置路径(set path)中添加libsvm及子文件夹：
4.将当前路径设置到libsvm 3.2.2/matlab 后，
在命令行窗口运行mex -setup
5.如果提示找不到编译器，请安装MinGW64 Compiler (C++)，注意：必须
6.3版本，
其他都有问题。
6.配置环境变量：从我的电脑属性-高级系统设置-高级-环境变量中，添加到系统变量（大
部分配置环境变量都是如此）。
变量为：MW_MINGW64_LOC，值为：MinGW63的位置。
7.在MATLAB命令行内运行命令setenv('MW_MINGW64_LOC',folder)，MinGW63的位置，
要加单引号。
例如：setenv('MW_MINGW64_LOC','C:\mingw63')
8.此时mex –setup C++ 可以正常使用，不然重启matlab即可。
MEX 配置为使用'MinGW64 Compiler (C++)' 以进行C++ 语言编译。
警告: MATLAB C 和Fortran API 已更改，现可支持
包含2^32-1 个以上元素的MATLAB 变量。
您需要
更新代码以利用新的API。
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9.出现如上内容，再对C语言文件进行编译，编译为matlab能够识别的文件，在命令行
窗口输入编译命令: make
显示上图表示成功
10.如果错误提示：
使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。
Error: D:\matlab2016b\toolbox\libsvm-3.22\matlab\make.m failed (line 13)
gcc: error: \-fexceptions: No such file or directory
=> Please check README for detailed instructions.
需要打开libsvm3.2.2/matlab目录下的make.m，将其中所的CFLAGS替换为COMPFLAGS（替换运用CTRL+F即可），替换后，重启matlab，执行make则可以编译成功。
以上命令，每次打开matlab都需要，因此可以建立startup.m，这样每次打开matlab，可以自动执行。
可以在C:\Program Files\Polyspace\R2019a\bin下建立startup.m文件。
startup.m。