MATLAB中SVM（支持向量机）的用法

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)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。

注意不是matlab自带的svm实现函数，自带的svm实现函数仅支持分类问题，不支持回归问题；而libsvm不仅支持分类问题，亦支持回归问题，参数可调节，功能更强大。

libsvm的配置很简单，只需要下载高级版本的matlab和libsvm，VC或VS编译实现很简单的，这里就不细讲了。

两个步骤：训练建模——>模型预测

分类 model = svmtrain(trainlabel, traindata, ‘-s 0 -t 2 -c 1.2 -g 2.8’);

回归 model = svmtrain(trainlabel, traindata, ‘-s 3 -t 2 -c 2.2 -g 2.8 -p 0.01’);

参数说明：

-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
0 — C-SVC
1 –v-SVC
2 – 一类SVM
3 — e -SVR
4 — v-SVR

-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)
0 – 线性：u’v
1 – 多项式：(r*u’v + coef0)^degree
2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2)
3 –sigmoid：tanh(r*u’v + coef0)

-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)

-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)，惩罚系数

-n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)

-p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)

-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)

-wi weight：设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1)

-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2

libsvm使用误区———————-

(1) 直接将训练集合和测试集合简单归一化到[0,1]区间，可能导致实验结果很差。

(2) 如果样本的特征数非常多，那么就不必使用RBF核将样本映射到高维空间。

a) 在特征数非常多的情况下，使用线性核，结果已经非常好，并且只需要选择参数C即可。
b) 虽然说RBF核的结果至少比线性核好，前提下搜索整个的空间。
(3) 样本数<<特征数的情况：推荐使用线性核，可以达到与RBF同样的性能。

(4) 样本数和特征数都非常多：推荐使用liblinear，更少的时间和内存，可比的准确率。

(5) 样本数>>特征数：如果想使用线性模型，可以使用liblinear，并且使用-s 2参数

详解：

训练
格式：
model = libsvmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix [, ‘libsvm_options’]);

这个函数有三个参数，其中

-training_label_vector:训练样本的类标，如果有m个样本，就是m x 1的矩阵（类型必须为double）。这里可以是二分类和多分类，类标是（-1,1）、（1,2,3）或者其他任意用来表示不同的类别的数字，要转成double类型。
-training_instance_matrix:训练样本的特征，如果有m个样本，每个样本特征是n维，则为m x n的矩阵（类型必须为double）。
-libsvm_options:训练的参数，在第3点详细介绍。
libsvmtrain函数返回训练好的SVM分类器模型model是一个结构体，包含以下成员：

-Parameters: 一个5 x 1的矩阵，从上到下依次表示：
-s SVM类型（默认0）；
-t 核函数类型（默认2）
-d 核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)；
-g 核函数中的r(gamma）函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数)；
-r 核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-nr_class: 表示数据集中有多少类别，比如二分类时这个值即为2。
-totalSV: 表示支持向量的总数。
-rho: 决策函数wx+b中的常数项的相反数（-b）。
-Label: 表示数据集中类别的标签，比如二分类常见的1和-1。
-ProbA: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。
-ProbB: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。
-nSV: 表示每类样本的支持向量的数目，和Label的类别标签对应。如Label=[1; -1],nSV=[63; 67]，则标签为1的样本有63个支持向量，标签为-1的有67个。
-sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。
-SVs: 表示所有的支持向量，如果特征是n维的，支持向量一共有m个，则为m x n的稀疏矩阵。
另外，如果在训练中使用了-v参数进行交叉验证时，返回的不是一个模型，而是交叉验证的分类的正确率或者回归的均方根误差。

当构建完成model后，还要为上述参数选择合适的值，方法主要有Gridsearch,其他的感觉不常用，Gridsearch说白了就是穷举。

网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass

[bestCVaccuracy,bestc,bestg]=SVMcgForClass(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)
输入：

train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。
train:训练集，格式要求与svmtrain相同。
cmin,cmax:惩罚参数c的变化范围，即在[2^cmin,2^cmax]范围内寻找最佳的参数c，默认值为cmin=-8，cmax=8，即默认惩罚参数c的范围是[2^(-8),2^8]。
gmin,gmax:RBF核参数g的变化范围，即在[2^gmin,2^gmax]范围内寻找最佳的RBF核参数g，默认值为gmin=-8，gmax=8，即默认RBF核参数g的范围是[2^(-8),2^8]。
v:进行Cross Validation过程中的参数，即对训练集进行v-fold Cross Validation，默认为3，即默认进行3折CV过程。
cstep,gstep:进行参数寻优是c和g的步进大小，即c的取值为2^cmin,2^(cmin+cstep),…,2^cmax,，g的取值为2^gmin,2^(gmin+gstep),…,2^gmax，默认取值为cstep=1,gstep=1。
accstep:最后参数选择结果图中准确率离散化显示的步进间隔大小（[0,100]之间的一个数），默认为4.5。
输出：

bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。
bestc:最佳的参数c。
bestg:最佳的参数g。

网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress

[bestCVmse,bestc,bestg]=SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)
其输入输出与SVMcgForClass类似，这里不再赘述。

SVM 怎样能得到好的结果

对数据做归一化（simple scaling）
应用 RBF kernel
用cross-validation和grid-search 得到最优的c和g
用得到的最优c和g训练训练数据
测试

关于svm的C以及核函数参数设置———————-

C一般可以选择为：10^t , t=- 4..4就是0.0001 到10000

选择的越大，表示对错误例惩罚程度越大，可能会导致模型过拟合

在LIBSVM中-t用来指定核函数类型（默认值是2）。

0）线性核函数

（无其他参数）

1）多项式核函数

（重点是阶数的选择，即d，一般选择1-11：1 3 5 7 9 11，也可以选择2,4，6…）

2）RBF核函数

（径向基RBF内核，exp{-|xi-xj|^2/均方差}，其中均方差反映了数据波动的大小。

参数通常可选择下面几个数的倒数：0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1.6 3.2 6.4 12.8，默认的是类别数的倒数，即1/k，2分类的话就是0.5）

3）sigmoid核函数又叫做S形内核

两个参数g以及r：g一般可选1 2 3 4，r选0.2 0.4 0.60.8 1

4）自定义核函数

与核函数相对应的libsvm参数：

1）对于线性核函数，没有专门需要设置的参数

2）对于多项式核函数，有三个参数。-d用来设置多项式核函数的最高此项次数，也就是公式中的d，默认值是3。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。

3）对于RBF核函数，有一个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。

4）对于sigmoid核函数，有两个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。

预测
格式：
[predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = libsvmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model [, ‘libsvm_options’]);

这个函数包括四个参数，其中

-testing_label_vector:测试样本的类标，如果有m个样本，就是m x 1的矩阵（类型必须为double）。如果类标未知，可以初始化为任意m x 1的double数组。
-testing_instance_matrix:测试样本的特征，如果有m个样本，每个样本特征是n维，则为m x n的矩阵（类型必须为double）。
-model:使用libsvmtrain返回的模型
-libsvm_options:预测的参数，与训练的参数形式一样。
libsvmpredict函数有三个返回值，不需要的值在Matlab可以用 ~ 进行代替。

-predicted_label：第一个返回值，表示样本的预测类标号。
-accuracy：第二个返回值，一个3 x 1的数组，表示分类的正确率、回归的均方根误差、回归的平方相关系数。
-decision_values/prob_estimates：第三个返回值，一个矩阵包含决策的值或者概率估计。对于n个预测样本、k类的问题，如果指定“-b 1”参数，则n x k的矩阵，每一行表示这个样本分别属于每一个类别的概率；如果没有指定“-b 1”参数，则为n x k*(k-1)/2的矩阵，每一行表示k(k-1)/2个二分类SVM的预测结果。
3. 训练的参数
LIBSVM训练时可以选择的参数很多，包括：

-s svm类型：SVM设置类型（默认0)
0 — C-SVC； 1 –v-SVC； 2 – 一类SVM； 3 — e-SVR； 4 — v-SVR
-t 核函数类型：核函数设置类型（默认2）
0 – 线性核函数：u’v
1 – 多项式核函数：（r*u’v + coef0)^degree
2 – RBF(径向基)核函数：exp(-r|u-v|^2）
3 – sigmoid核函数：tanh(r*u’v + coef0)
-d degree：核函数中的degree设置（针对多项式核函数）（默认3）
-g r(gamma）：核函数中的gamma函数设置（针对多项式/rbf/sigmoid核函数）（默认1/k，k为总类别数)
-r coef0：核函数中的coef0设置（针对多项式/sigmoid核函数）（（默认0)
-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数（损失函数）（默认1）
-n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数（默认0.5）
-p p：设置e -SVR 中损失函数p的值（默认0.1）
-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位（默认40）
-e eps：设置允许的终止判据（默认0.001）
-h shrinking：是否使用启发式，0或1（默认1）
-wi weight：设置第几类的参数C为weight*C (C-SVC中的C) （默认1）
-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2
以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。

读取或保存
libsvmread函数可以读取以LIBSVM格式存储的数据文件。

[label_vector, instance_matrix] = libsvmread(‘data.txt’);

这个函数输入的是文件的名字，输出为样本的类标和对应的特征。

libsvmwrite函数可以把Matlab的矩阵存储称为LIBSVM格式的文件。

libsvmwrite(‘data.txt’, label_vector, instance_matrix]

这个函数有三个输入，分别为保存的文件名、样本的类标和对应的特征（必须为double类型的稀疏矩阵）。

以上内容摘抄自CSDN：

http://blog.csdn.net/sherry_gp/article/details/51823380

MATLAB中SVM（支持向量机）的用法相关推荐

分类预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)分类预测
分类预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)多分类预测目录分类预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)多分类预测基本介绍环境配置程序设计参考资料基本介绍支持向量机的基础概念 ...
matlab i型级联filter,Matlab中filter,conv,impz用法(最新整理)
<Matlab中filter,conv,impz用法(最新整理)>由会员分享,可在线阅读,更多相关<Matlab中filter,conv,impz用法(最新整理)(5页珍藏版)> ...
matlab roundn函数_columns函数的使用方法 matlab中round函数具体用法
Excel中column函数的使用方法是什么?其实小编会说分手是想被挽留,你却顺口祝小编自由. 只读属性,返回 TextStream 文件中当前字符位置的列号. 语法: =Column(referen ...
MATLAB中randi函数的用法
MATLAB中randi函数的用法均匀分布的伪随机整数语法 X = randi(imax) X = randi(imax,n) X = randi(imax,sz1,...,szN) X = ra ...
MATLAB中freqz函数的用法
本文引用自乱七八糟<MATLAB中freqz函数的用法> FREQZ 是计算数字滤波器的频率响应的函数 [H,W] = FREQZ(B,A,N)returns the N-point c ...
Matlab中linprog函数的用法总结
Matlab中 linprog函数的用法总结 1.简介在matlab中,linprog函数可以求解线性规划问题,用于寻找目标函数的最小值 matlab中,规划模型的标注写法如下 \[ min\ f\ ...
matlab中的plot的用法
文章目录画单个带点的黑色实线: 在一张图片里绘制多副可以使用subplot命令: 标题使用title()命令图片叠加 hold on,box on;用法 matlab中的plot的用法画单个带点 ...
Matlab中min函数的用法
Matlab中min函数的用法向量中的最小元素创建一个向量并计算其最小元素. M = min(A) A = [23 42 37 15 52]; M = min(A)M = 15 每个矩阵列中的最小 ...
MATLAB中plot()函数的用法
文章目录前言一.plot()函数二.代码运行结果总结前言此为本人学习中的一些笔记总结,仅供参考. 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一.plot()函数提示:关于plot( ...
matlab的filter函数,filter函数用法 matlab中filter函数的用法
matlab中filter函数的用法如果你深爱的人此刻在你身边陪你,你怎么会有时间来看这些文字呢离散系统的差分方程为 2y[k]-y[-1]-3y[k-2]=2x[k]-x[k-1] x[k]=(0 ...

MATLAB中SVM（支持向量机）的用法

MATLAB中SVM（支持向量机）的用法相关推荐

最新文章

热门文章