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1、遇到这个问题Error using svmclassify (line 53) The first input should be a struct generated by SVMTRAIN.
可参照https://blog.csdn.net/shang_jia/article/details/45535135;
即将你安装的libsvm去掉,运用matlab原有的libsvm就可以解决。
2、svm例子可参照:
http://www.ilovematlab.cn/thread-74019-1-1.html;
load fisheriris这个例子用自带svm没有问题
load ‘heart_scale.mat’这个例子利用加载libsvm程序在加载时出了问题,解决如下: 加载数据改为[label_vector, instance_matrix] = libsvmread('heart_scale')即可。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/54313821;(自带svm函数)
http://www.ilovematlab.cn/thread-47453-1-1.html;(加载的libsvm)
3、加载的libsvm的例子:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/04/2534939.html
1)16棋盘格数据分类
[checkerboard_16_predict_label]=svmpredict(checkerboard_16_test_label,checkerboard_16_test_data,model);%,checkerboard_16_accuarcy
2)UCI中iris数据分类(importdata)
[attrib1, attrib2, attrib3, attrib4, class] = textread('iris.txt', '%f%f%f%f%s', 'delimiter', ','); iris_train_label=iris_new([1:40 51:90 101:140],end);%每类取40个数据作为训练,共120个训练数据
4、 MATLAB自带的svm实现函数与libsvm差别小议:http://www.ilovematlab.cn/thread-85860-1-1.html
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2023-10-27
2022-08-15
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2022-08-13
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