LIBSVM是臺灣大學林智仁(Lin Chih-Jen)教授等開發設計的一個簡單、易于使用和快速有效的SVM模式識別與回歸的軟件包。

1、官網下載LibSVM
? ?1）官網：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
? ?2）下載：libsvm-3.21.zip
? ? ? 解壓后取其中的Java文件夾；
? ?3）下載測試數據集：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/


2、Eclipse集成LibSVM
? ?1）在工程中引入libsvm.jar；
? ? ? 關聯libsvm源碼：右鍵工程進入properties頁面，選擇Java Build Path->Libraris
? ? ? 點開libsvm.jar=>Source attachment:(None)=>Edit，External location=>External Folder
? ? ? 選擇libsvm-3.21.zip解壓后的Java文件夾；
? ?2）libsvm-3.21.zip解壓后的Java文件夾下libsvm子文件夾外的svm_predict.java、svm_scale.java、svm_toy.java、svm_train.java復制到工程src下；
? ? ? 工程項目結構圖如下：
? ? ??


3、Java示例：
? ?1）數據格式要求：
? ? ? label1 index1:value1 index2:value2 ...
? ? ? label2 index1:value1 index2:value2 ...
? ? ? label就是標標記，index是特征，value是特征值。
? ? ? 從官網直接下載a1a訓練數據和測試數據；
? ? ? 訓練數據用寫字板打開如下圖：
? ? ?

? ? ? 測試數據用寫字板打開如下圖：

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? ? ??
? ?2）代碼如下：

public class SVMDemo {public static void main(String[] args) throws IOException {String[] arg = { "D:\\tmp\\traindata.txt", //訓練集"D:\\tmp\\model.txt" }; // 存放SVM訓練模型String[] parg = { "D:\\tmp\\testdata.txt", //測試數據"D:\\tmp\\model.txt", // 調用訓練模型"D:\\tmp\\predict.txt" }; //預測結果System.out.println("........SVM運行開始..........");long start=System.currentTimeMillis(); svm_train.main(arg); //訓練System.out.println("用時:"+(System.currentTimeMillis()-start)); //預測svm_predict.main(parg); } }

? ?3）執行結果：
? ? ?? ........SVM運行開始.......... * optimization finished, #iter = 537 nu = 0.4602701289755638 obj = -673.0314153588002, rho = 0.6283368113816543 nSV = 754, nBSV = 722 Total nSV = 754 用時:1426 Accuracy = 83.58638066933712% (25875/30956) (classification)

? 模型輸出用寫字板打開如下圖：

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? 預測結果用寫字板打開如下圖：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Java开发SVM之Eclipse集成LibSVM示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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