Matlab的libsvm 中训练参数怎么输出 libsvm中的训练数据怎么得到？
可以利用libsvm工具箱中自带的k折交叉验证方法进行参数的寻优。
k折交叉验证的基本思想如下：
k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。
libsvm工具箱中交叉验证的使用方法如下：
predict = trian(data_label, data_train, cmd); % train_label表示训练输出样本数据；% data_train表示训练输入样本数据；% cmd就是训练参数的设置，如设置为cmd='-v 5'就表示进行5折交叉验证（该设置中省略了其他参数的设置，即保存默认设置）。
首先介绍一下 libSVM的数据格式
Label 1:value 2:value ….
Label：是类别的标识，比如上节train.model中提到的1 -1，你可以自己随意定，比如-10，0，15。当然，如果是回归，这是目标值，就要实事求是了。
Value：就是要训练的数据，从分类的角度来说就是特征值，数据之间用空格隔开
比如: -15 1:0.708 2:1056 3:-0.3333
需要注意的是，如果特征值为0，特征冒号前面的(姑且称做序号)可以不连续。如：
-15 1:0.708 3:-0.3333
表明第2个特征值为0，从编程的角度来说，这样做可以减少内存的使用，并提高做矩阵内积时的运算速度。我们平时在matlab中产生的数据都是没有序号的常规矩阵，所以为了方便最好编一个程序进行转化。
怎样生成libsvm所用的数据格式
第一种方法 使用FormatDataLibsvm.xls
我已经保存在我百度网盘里面了，可免费下载~记得以前是在新浪爱问下载的，需要积分……
下载地址为http://pan.baidu.com/share/link?shareid=447079&uk=2165237662
运行FormatDataLibsvm.xls（注意这时会有一个关于“宏已禁宏”的安全警示，点击“选项”，选择“启用此内容”，确定即可）；1，先运行FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。
2、 打开data.xls,(注：网上很多的介绍都是直接将数据粘贴到sheet1的topleft单元)，要特别注意的是这时候的数据排列顺序应该是：
条件属性a 条件属性b ... 决策属性
7 5 ... 2
4 2 ... 1
3、"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项（FormatDatatoLibsvm）-->执行，要选中这个然后点击“运行” ，这时候数据讲变成：
决策属性 条件属性a 条件属性b ...
2 1:7 2:5 ...
1 1:4 2:2 ...
等数据转换完成后，将该文件保存为.txt文件。这时数据转换的问题就解决了。
第二种方法
.txt格式->svm格式的转换（该段转自http://blog.csdn.net/lztao82/article/details/7495258）
首先说明的是，这里所提的.txt文本数据是指数据文件带有逗号、空格、顿号、分号等数据分离符号的数据文件。因为其用符号来分离，导致所有数据项都归类为一个属性，无法实现上面2步骤的格式输入，也就无法实现正确结果格式的输出了。
为了解决该问题，转换该过程与上面一过程的最大不同就在于：在打开该.txt文件的时候根据文本数据本身的数据特点将其所包含的逗号、分号、制表符等数据分离的符号去掉；具体的做法是：转换运行FormatDataLibsvm.xls，“文件”->“打开”->选择要打开的data,txt文件，接着在文本导入向导中根据data.txt文件本身的数据特点选择“原始数据类型（分隔符号）”；接着选择分隔符号的类型（目地是使得该数据分成独立的一列列数据，分离成功的话，在数据预览中将可以看到一列列分离独立的数据） ：选择“列数据格式”（常规）->完成；
这时候只要调整上面"一"过程的数据格式，重复其后面的步骤2、3操作即可。
第三种方法
其实libsvm所需的数据也可以自己生成~比如我之前是利用图像的颜色特征进行图像分割，先用程序读取RGB值然后保存在txt文件中就可以了~只不过要注意保存的格式
如何使用这些数据
以简单的使用为例
在用libsvm自带的一个例子heart_scale.mat时，一切正常~
load heart_scale.mat（此处无分号）
train = heart_scale_inst;
train_label=heart_scale_label;
test=train;
test_label=train_label;
model=svmtrain(train_label,train,'-c 2 -g 0.01');
[predict_label,accuracy]=svmpredict(test_label,test,model);
但是在我们用自己的例子时出现了问题~
因为train = heart_scale_inst;是用的mat文件的特征列
train_label=heart_scale_label;用的是mat文件的标签列
而我们生成的txt或者mat文件还没有进行赋值所以一开始进行赋值就可以了~
A=[newmat(1:2288,1:3)];%特征列
B=[newmat(1:2288,4)];%标签列
train = A;
train_label=B;
目前只进行了简单的训练以及测试……END
struct svm_model
{
struct svm_parameter param; // parameter
int nr_class; // number of classes, = 2 in regression/one class svm
int l; // total #SV
struct svm_node **SV; // SVs (SV[l])
double **sv_coef; // coefficients for SVs in decision functions (sv_coef[k-1][l])
double *rho; // constants in decision functions (rho[k*(k-1)/2])
double *probA; // pariwise probability information
double *probB;
// for classification only
int *label; // label of each class (label[k])
int *nSV; // number of SVs for each class (nSV[k])
// nSV[0] + nSV[1] + ... + nSV[k-1] = l
// XXX
int free_sv; // 1 if svm_model is created by svm_load_model
// 0 if svm_model is created by svm_train
};
里面的sv_coef就是指向 拉格朗日参数(可能乘了1或者-1)的指针的指针
=============
其实用Matlab版本的更方便
