首先告诉大家MATLAB现在可以实现多类分类的问题！但是需要借助工具箱！

下面介绍的是台湾林智仁教授的libsvm工具箱在MATLAB中的安装和使用：

安装环境：Win7、Microsoft Visual Studio 2010

MATLAB版本：R2010b

libsvm版本：libsvm-3.17.zip   下载地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

编译器版本：Microsoft Visual C++ 2010

安装过程：

1、可以去http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/这个网站去下载最新的SVM软件，找到Download LIBSVM，点击zip file下载，这里有我们常用的matlab语言平台。解压缩打开其中的matlab文件夹下的README文件，可以看到在matlab下该怎么编译它。解压后可以放在任意目录下，但是最好放在MATLAB工具箱中，比如 C:\Program Files\MATLAB\R2011b\toolbox\libsvm-3.17。其中C:\Program Files\MATLAB\R2011b\要替换成你的MATLAB安装的位置目录，toolbox文件夹中存放的就是各种工具箱！题外话~

2、打开 matlab，找到Current Folder，点击旁边的...弹出对话框，切换进入到C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12\matlab目录下，在命令窗口中键入以下命令：

>> mex -setup

%命令窗口显示

Please choose your compiler for building MEX-files:

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)

[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)

[4] Lcc-win32 C 2.4.1

[5] Microsoft Visual C++ 6.0

[6] Microsoft Visual C++ 2005 SP1

[7] Microsoft Visual C++ 2008 SP1

[8] Microsoft Visual C++ 2010

[9] Microsoft Visual C++ 2010 Express

[10] Open WATCOM C++

[0] None

Compiler: 8     %可以用其他的，出现以下提示语句

Your machine has a Microsoft Visual C++ 2010 compiler located at

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0. Do you want to use this compiler [y]/n? y

%编译器默认路径，确认正确输入y，更改路径，输入n

%输入y出现再次确认

Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C++ 2010

Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0

Are these correct [y]/n? y

Trying to update options file: C:\Documents and Settings\zhangduokun\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2011a\mexopts.bat

From template: C:\PROGRA~1\MATLAB\R2011a\bin\win32\mexopts\msvc100opts.bat

Done . . .

%编译器配置完成

3、对C++文件进行编译

%输入命令

>> make   %可能不成功，通常是路径问题，不成功的话参考这个链接：http://www.ilovematlab.cn/forum.php?ext=CB&mod=viewthread&pre_pos=7&pre_thread_id=170608&reltid=233513&tid=217493

>>

%编译完成

%如果make命令成功执行，那么你已经成功安装上libsvm了！

系统就会生成svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32，libsvmread.mexw32和libsvmwrite.mexw32等文件(对于 Matlab 7.1以下的版本，生成的对应文件为svmtrain.dll，svmpredict.dll和 read_sparse.dll，没做测试)，然后可以在matlab的菜单 File->Set Path->add with subfolders(可直接用Add Folder)里，把 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.17\matlab目录添加进去，这样以后在任何目录下都可以调用 libsvm的函数了。

4、运行一下(应该会报错，请看注意那里)

为了检验libsvm和matlab之间的接口是否已经配置完成，可以在matlab下执行以下命令：

>> load heart_scale

%完成该步骤后发现Workspace中出现了heart_scale_inst和 heart_scale_label，说明正确。

>> 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

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：坑爹啊！

如果你的matlab报错提示没有 heart_scale.mat(因为官方现在不提供了(老版本提供的)，给的都是VC++下的格式，所以load 会报错：heart_scale must be same as previous lines)

所以必须使用给的一个函数，转化数据此函数为libsvmread()

使用如下： [label_vector, instance_matrix] = libsvmread('filename');

此处为了跟官方统一名称可以[heart_scale_label,heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');

由于heart_scale在libsvm-3.11目录下，不是在matlab下，所以直接用libsvmread命令会报错，要买改变当前路径，或者使用[heart_scale_label,heart_scale_inst] = libsvmread('../heart_scale');      %../代表返回上层路径。

libsvm的使用方法：很简单就用下面的两条语句！

>> 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);

其中：

svmtrain()函数用来训练svm分类器，svmpredict()函数用来预测分类结果。

model用来保存分类器的信息！

svmtrain()函数的第一个参数是训练样本的类别矩阵(分类结果)，第二个参数是训练样本的特征矩阵(属性)，第三个参数是可选的，它有很多个参数，各有各的用途，具体可参考下面的链接。

svmpredict()函数的第一个参数是测试样本的类别矩阵(真实结果，也可以自己先随便假设一个结果，没关系的)，第二个参数是测试样本的特征矩阵(属性)，第三个参数是分类器的模型，即model。

预测结果保存在predict_label中！分类正确率保存在accuracy中！精度信息保存在dec_values中！

请注意：heart_scale_label矩阵的维数和heart_scale_inst矩阵的维数必须一样，否则可能会报错。

如果你安装和使用过程中还有问题，请参考下面的链接，相信能找到你需要的东西！

http://zhan.renren.com/nvzuiqiang?gid=3602888498034633874&checked=true

http://www.ilovematlab.cn/forum.php?ext=CB&mod=viewthread&pre_pos=7&pre_thread_id=170608&reltid=233513&tid=217493

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30100nr2k.html

http://www.ilovematlab.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=61234

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4fe347e60101h5uz.html

http://www.ilovecode.cn/index.php/news/show/id/128

http://blog.sina.com.cn/s/blog_64b046c701018dya.html