matlab 2010b 添加怎么安装libsvm 如何在matlab里安装libsvm包
一．下载libsvm
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
在libsvm的网站上下载 libsvm-3.12.zip文件，解压后放在任意目录下，最好放在MATLAB工具箱中，比如 C:\Program Files\MATLAB\R2011aoolbox\libsvm-3.12下。
二．配置编译器
打开 matlab，切换到C:\Program Files\MATLAB\R2011aoolbox\libsvm-3.12\matlab目录下，键入以下命令：
mex –setup
出现提示语句
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?
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
编译器配置完成
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 . . .
三．编译
输入命令
>> make
>>
%编译完成
系统就会生成svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32，libsvmread.mexw32和libsvmwrite.mexw32等文件（对于 Matlab 7.1以下上版本，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\R2011aoolbox\libsvm-3.12\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。
四．测试
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。
附：
如果你没有 heart_scale.mat（官方现在都不给了，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。
注意：
1. matlab自带了C编译器Lcc-win32C，但是libsvm原始版本是C++实现的，因此需要C++的编译器来编译，这就是不适用matlab默认编译器而选择其他C++编译器的原因。
matlab支持的编译器也是有限的，可以查看不同版本matlab支持的编译器列表
2. 如果matlab版本太低，如matlab 7.0是不能用VS作为编译器的，只能用VC++ 6.0
3. .mexw32 文件是经过加密的，打开是乱码，函数本身没有帮助。
例如输入 help svmpredict会出现报错： svmpredict not found
工具箱libsvm-3.12\matlab中README文件才是帮助文件。
但是输入help svmtrain会出现帮助信息，其实出现的是系统自带的svmtrain函数，没有libsvm工具箱中的好用。
4.在新版本libsvm3.12中，文件夹libsvm-3.12\windows中已经有编译好的程序，可以直接使用，只需要把libsvm-3.12\windows添加到matlab路径中即可，不需要编译的过程。当然最好还是自己编译一遍，因为编译环境不同会导致一些不可预估的小问题，自己编译的过程是可控的。
5. 测试用数据集，libsvm官网上提供了很多数据集
测试使用的heart_scale数据集是C++版本的（类标签 1:第一个属性 2：第二个属性…），可以用libsvmread来转换为matlab版本的（它们的区别在类标签）。
[label_vector, instance_matrix] = libsvmread(‘C++版本数据集’); %得到类标签和属性矩阵，然后可以使用它们训练了model = svmtrain(label_vector, instance_matrix);
>> load heart_scale
>> model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);
*
optimization finished, #iter = 162
nu = 0.431029
obj = -100.877288, rho = 0.424462
nSV = 132, nBSV = 107
Total nSV = 132
>> [predict_label,accuracy] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
6.参考资料
libsvm库下载：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
视频：http://v.youku.com/v_showMini/id_XMjc2NTY3MzYw_ft_131.html（有小问题，等下会提到）
1.下载好libsvm包
下载libsvm-3.21到随意一个地方，比如到matlab安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014Aoolbox\下，并解压。
打开matlab，将libsvm-3.21\matlab 添加到路径，比如将:\MATLAB\R2014Aoolbox\libsvm-3.21\matlab 添加到路径。
2.setup 第一次尝试
若提示没有C++编译器，则根据提示的网址去下载 winsdk_web.exe，然后 双击运行winsdk_web.exe，安装到最后若提示失败，则去卸载自带的visual studio 和 .netframework 4，然后再运行 winsdk_web.exe，提示缺少 .netframework 4，则自行下载安装，反复运行 winsdk_web.exe。
直到运行 winsdk_web.exe 时出现如下图所示情况，说明距成功更近一步了，
选择 Change，下一步，
勾选上 visual C++ compilers 和 microsoft visual C++ 2010，下一步，
最后提示成功安装。
2. setup
打开Matlab中，进入LIBSVM根目录下的matlab目录（如D:\MATLAB\R2014Aoolbox\libsvm-3.21），在命令窗口的输入mex -setup 输出为：
>>mex –setup
MEX 配置为使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 以进行 C 语言编译。
Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLAB
variables with more than 2^32-1 elements. In the near future
you will be required to update your code to utilize the
new API. You can find more information about this at:
http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html.
要选择不同的语言，请从以下选项中选择一种命令:
mex -setup C++
mex -setup FORTRAN
继续：
>> mex -setup C++
MEX 配置为使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 以进行 C++ 语言编译。
Warning: The MATLAB C and Fortran API has changed to support MATLAB
variables with more than 2^32-1 elements. In the near future
you will be required to update your code to utilize the
new API. You can find more information about this at:
http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/upgrading-mex-files-to-use-64-bit-api.html.
3.编译
执行 make，输出如下：
>> make
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C)' 编译。
MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 编译。
找不到 D:\MATLAB\R2014Aoolbox\libsvm-3.21\matlab\svmtrain.exp
找不到 D:\MATLAB\R2014Aoolbox\libsvm-3.21\matlab\svmtrain.exp
MEX 已成功完成。
使用 'Microsoft Windows SDK 7.1 (C++)' 编译。
找不到 D:\MATLAB\R2014Aoolbox\libsvm-3.21\matlab\svmpredict.exp
找不到 D:\MATLAB\R2014Aoolbox\libsvm-3.21\matlab\svmpredict.exp
MEX 已成功完成。
>>
4.重命名
忽略错误（找不到……），继续，编译完成后，在当前目录下(libsvm-3.21/matlab下)会出现svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64 或者svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32 ，把文件名svmtrain和svmpredict 相应改成 libsvmtrain 和 libsvmpredict。
这是因为Matlab中自带有SVM的工具箱，其函数名字就是svmtrain和svmpredict，和 libsvm 默认的名字一样.
5.测试是否安装成功libsvm
libsvm 软件包中自带有测试数据，即软件包根目录下的 heart_scale 文件。
在matlab运行代码，输出如下：
>> [heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');
>> model = libsvmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
*
optimization finished, #iter = 134
nu = 0.433785
obj = -101.855060, rho = 0.426412
nSV = 130, nBSV = 107
Total nSV = 130
>> [predict_label, accuracy, dec_values] = libsvmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
>>
OK ，perfect ! Congratulations to you!
如果遇到：
>> [heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');
Invalid MEX-file 'C:\Users\jiao\Documents\MATLAB\libsvm-3.20\matlab\libsvmread.mexw64': 找不到指定的模块。
则把 D:\MATLAB\R2014Aoolbox\libsvm-3.21\matlab 文件夹添加到路径就可以了。
