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[教程] libsvm-mat在MATLAB平台下的安装

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发表于 2010-12-12 23:41:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 faruto 于 2011-4-18 22:38 编辑

安装libsvm-mat是在MATLAB平台下使用libsvm的前提,如果没有安装好也就无法使用,在MATLAB平台下安装libsvm-mat一般有以下几个大步骤:


1. 将libsvm-mat所在工具箱添加到matlab工作搜索目录
(File ——》
Set Path… ——》
Add with Subfolders...);
2. 选择编译器(mex -setup);
3. 编译文件(make)。

每一步都很重要【我就不在每一步前面说 这一步很重要了~】,下面我将 掰饽饽说馅【一句东北俚语i.e.翔实详尽】 的给大家详细说明。

1. 将libsvm-mat所在文件夹目录添加到MATLAB工作搜索目录(File ——》 Set Path…——》 Add with Subfolders...)

这第一步很重要,如果没有将libsvm-mat所在文件夹目录正确的添加到MATLAB工作搜索目录,使用的时候就会出现 ??? Undefined function or variable 'XXX'. 等等报错。

首先明晰一下MATLAB工作搜索目录(路径)和当前目录(路径)这两个概念:
当前目录[Current Folder]是指MATLAB当前所在的路径,MATLAB菜单栏下面有一个Current Folder可以在这里进行当前所在目录的更改。
工作搜索目录(路径)是指当你使用某一个函数的时候,MATLAB可以进行搜索该函数的所有的目录集合。

注:
当你使用某一个函数的时候,MATLAB首先会从当前目录搜索调用该函数,如果当前目录没有该函数,MATLAB就会从工作搜索目录按照从上到下的顺序进行搜索调用该函数,如果工作搜索目录中也没有该函数,就会给出 ??? Undefined function or variable 'XXX' 这个报错。所以呀,往后如果出现这个报错,您不妨看一下您想调用的函数所在目录是否添加到MATLAB工作搜索目录中了。


说了这么多,第一步就是将libsvm-mat所在文件夹复制到某一个地方后,在MATLAB菜单栏中选择 File ——》 Set Path…——》 Add with Subfolders... 然后选择之前存放libsvm-mat的文件夹,然后点击保存就可以了。

如果你添加到工作搜索目录这个你还整不明白,可以看看这个帖子:
【原创】Matlab如何安装新的工具箱
http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html

说是第一步其实真正的第一步是打开电脑,囧~然后将libsvm-mat下载下来,下载地址如下:
Libsvm-mat林智仁先生的原始版本下载
libsvm-mat-2.91-1.zip
http://www.matlabsky.com/thread-9328-1-1.html
【说明:最新的版本为libsvm-mat-3.0-1.zip大家可以在这里下载http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 最新版本的改动是将SVM的model structure移动到了svm.h里面,对于常规用户没有影响基本和以前的都一样,只是方便一些高级用户自己进行底层代码的修改】

Libsvm-mat faruto版本下载
libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]
http://www.matlabsky.com/thread-9327-1-1.html

GUI版本下载【基于libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]】
[原创]SVM_GUI_2.0[mcode][by_faruto]
http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html

2. 选择编译器(mex -setup)

好多工具箱其实在上面那步之后就算是“安装”成功了,有的小朋友可能会问:“为啥安装libsvm-mat会选神马编译器,干嘛!?”,因为libsvm的原始版本是用c++写的,这里为了能在MATLAB平台下使用,需要用编译器编译一下,生成一个类似于.m文件的东东(. mexw32文件)这样就可以在MATLAB平台下使用libsvm了,所以这里需要在编译之前选择一个编译器告诉MATLAB:“你丫就用这个我刚刚选择的编译器给我把 svmtrain.c && svmpredict.c等等一系列放在make.m中的文件名字给我编译一下。”

这第一步也很重要,如果编译器没有选择好的话,下一步进行make编译的时候就会出现如下报错:Unable to complete successfully.这个表示你没有选择好编译器。

下面进行编译器的选择,哎,这里就涉及到一个问题,既然是“选择”,那说明你电脑上需要安装了编译器才行,否则选你妹啊,是吧,哎,这就又涉及到一个问题:“神马是编译器?!”,这里俺就不解释了,学过C语言的应该会懂得,不懂的百度去,这里我推荐使用Microsoft Visual C++ 6.0编译器或者更高版本的visual studio,一般MATLAB会自带一个编译器Lcc-win32 C 但这个在这里无法使用!为啥呢?因为libsvm源代码使用c++写的,而Lcc-win32 C是一个c编译器,无法编译c++源代码!
【日了,我都想吐了,真的这篇关于libsvm-mat在MATLAB平台下的安装的帖子我说的真的不能再详细了,详细的我都想吐了,要是还有人不明了如何安装libsvm-mat那只能说明:1.我表达能力还是不行或者2.你丫真的太**了,我希望是前者~】

下面具体说说如何选择编译器。

首先在MATLAB命令窗【Commond Window】中输入:

  1. mex -setup
复制代码
Remark : 注意 mex 后面要打一个 空格 然后 是-setup。 千万别忘记打一个空格,发现好多朋友在mex和-setup之间没有打空格!!


会出现类似如下内容:
  1. Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

  2. Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?
复制代码
这里问你是否locate本机安装的编译器,正规的选择y然后指定编译器即可,我们先来看一下选择y(选择n在后面说),好下面我们选择y。
根据你本机安装的编译器,会出现类似如下内容:
  1. Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

  2. Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? y
  3. Select a compiler:
  4. [1] Lcc-win32 C 2.4.1 in D:\MATLAB~1\sys\lcc
  5. [2] Microsoft Visual C++ 6.0 in D:\Microsoft Visual Studio

  6. [0] None

  7. Compiler:

复制代码
然后你选择相应的编译器并确认即可:
  1. Compiler: 2

  2. Please verify your choices:

  3. Compiler: Microsoft Visual C++ 6.0
  4. Location: D:\Microsoft Visual Studio

  5. Are these correct [y]/n? y

  6. Trying to update options file: C:\Users\faruto\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2009b\mexopts.bat
  7. From template:              D:\MATLAB~1\bin\win32\mexopts\msvc60opts.bat

  8. Done . . .
复制代码
PS:matlab支持的编译器列表在这里查看:
http://www.mathworks.com/support/compilers/current_release/

这样就表示编译器选择成功了(此步骤中可能会出现warning警告是正常现象,不用管的说~)。


================================================================
如果你输入 mex –setup后在
  1. Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

  2. Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?
复制代码
这一步选择y后,可选择的编译器里面有没你已经安装的编译器,表示MATLAB可能没有识别记录你安装的编译器的名字和目录(有时候会发生这种情况),此时你应该重新输入 mex –setup后选择n手动进行编译器的设置:
  1. mex -setup
  2. Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

  3. Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? n

  4. Select a compiler:
  5. [1] Intel C++ 9.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 SP1 linker)
  6. [2] Intel Visual Fortran 10.1 (with Microsoft Visual C++ 2005 SP1 linker)
  7. [3] Lcc-win32 C 2.4.1
  8. [4] Microsoft Visual C++ 6.0
  9. [5] Microsoft Visual C++ .NET 2003
  10. [6] Microsoft Visual C++ 2005 SP1
  11. [7] Microsoft Visual C++ 2008 Express
  12. [8] Microsoft Visual C++ 2008 SP1
  13. [9] Open WATCOM C++

  14. [0] None

  15. Compiler: 4  %选择的这个编译器一定是你本机安装了的,否则选择了也没有用

  16. Your machine has a Microsoft Visual C++ compiler located at
  17. D:\Microsoft Visual Studio. Do you want to use this compiler [y]/n?
复制代码
这样的话就可以手动选择你想要的编译器了,在
  1. Your machine has a Microsoft Visual C++ compiler located at
  2. D:\Microsoft Visual Studio. Do you want to use this compiler [y]/n?
复制代码
这个确认步骤,如果你的编译器的确是安装在MATLAB给出的这个目录(我这里是D:\Microsoft Visual Studio)那么选择y确认即可,如果不是说明MATLAB没有识别出安装的地方,选择n手动指定目录即可,比如选择n后的结果如下:
  1. Compiler: 4

  2. Your machine has a Microsoft Visual C++ compiler located at
  3. D:\Microsoft Visual Studio. Do you want to use this compiler [y]/n? n
  4. Please enter the location of your compiler: [C:\Program Files\Microsoft Visual Studio]
复制代码
此时输入你安装的编译器的完整目录即可比如:D:\Microsoft Visual Studio

这样编译器的选择就结束了,相应会遇到的问题大概也就是上面这些了。

3. 编译文件(make)

这一步说白了就是运行一下 libsvm-mat工具箱中的make.m文件。

首先需要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹,如果你要问神马是“当前目录”?看第一步中,有关“MATLAB工作搜索目录(路径)和当前目录(路径)这两个概念”的讲解,i.e.


当前目录[Current Folder]是指MATLAB当前所在的路径,MATLAB菜单栏下面有一个Current Folder可以在这里进行当前所在目录的更改。
工作搜索目录(路径)是指当你使用某一个函数的时候,MATLAB可以进行搜索该函数的所有的目录集合。
有人会问:“如何把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹?”
答曰:先上个图:
1.jpg
你点击箭头所指的那三个点,就能选择libsvm-mat所在的目录了,事先将libsvm-mat工具箱放在一个你想要放的位置即可~

然后在MATLAB命令窗【Commond Window】输入
  1. make
复制代码
如果成功运行没有报错,到此就说明libsvm-mat工具箱成功安装了。Libsvm-mat工具箱中有自带的heart_scale.mat测试数据集,可以运行以下代码来check一下是否安装成功:
  1. load heart_scale;
  2. model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);
  3. [predict_label,accuracy] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);
复制代码
如果出现下面这个结果,则说明肯定安装成功了:
  1. Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
复制代码
注:编译文件(make)这一步为神马要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹呢?
答曰:因为这一步要运行libsvm-mat工具箱中的make.m文件,因为当你使用某一个函数的时候,MATLAB首先会从当前目录搜索调用该函数,为了防止其他位置也有类似名字的make.m函数,所以这一步要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm-mat所在的文件夹,优先运行libsvm-mat文件夹下的make.m文件。

=========================================================
一些额外要说明的注意事项:
PS: make.m的文件内容如下:
  1. % This make.m is used under Windows

  2. mex -O -c svm.cpp
  3. mex -O -c svm_model_matlab.c
  4. mex -O svmtrain.c svm.obj svm_model_matlab.obj
  5. mex -O svmpredict.c svm.obj svm_model_matlab.obj
  6. mex -O libsvmread.c
  7. mex -O libsvmwrite.c
复制代码
哦,对了,安装完libsvm-mat工具箱,有的小朋友想要用 help svmtain 和 help svmpredict来查看这两个函数的帮助文件,非常杯具的告诉你:
  1. 运行help svmtain 在较新版本下得到的是MATLAB自带的svmtrain函数的帮助文件;
  2. 运行help svmpredict 会有如下报错svmpredict not found.
复制代码
因为svmtrain和svmpredict的源代码是svmtrain.c和svmpredict.c即源代码用c++写的,编译后生成的文件是svmtrain.mexw32和svmpredict.mexw3,而.mexw32这个编译后的文件是加密过的,打开是乱码,根本就没有帮助文件解说,想看svmtrain和svmpredict的源代码直接看svmtrain.c和svmpredict.c即可。O(∩_∩)O~

也有的小朋友测试过可以在别人电脑上进行编译然后将编译好的libsvm-mat工具箱复制过来,这样在你的本机上只进行第一步就可以安装成功了~这个是可以的,但我个人还是建议在本机也编译一下才好,因为编译的环境不同(32位或者64位或者XX差异)会导致可能使用别人编译的会出现这样那样的小问题~anyway,就是提一下这个事!


下几个帖子计划 掰饽饽说馅 的给大家说说
如何使用libsvm进行分类
如何使用libsvm进行回归
如何优化libsvm的各种参数
使用libsvm进行分类和回归的通常的流程以及注意事项

这个最有技术含量了,因为总有朋友说用libsvm做分类或者回归效果不好,我说把数据给我试一下,结果我做的效果一般都会比其要好,为啥捏?这里先简单说一点点:使用libsvm(SVM)不是简简单单的用svmtrain输入几个参数 -c -g 生成model后用svmpredict来分类或者回归,其实更重要的是前期的数据预处理和后期的参数选择(归一化范围的选取,降维算法的选取,以及最佳参数选取的算法)这些才是关键,其实说白了如果这些您都搞得很透彻的话,选择其他分类器也能做好,即这些(前期的数据预处理和后期的参数选择)做好了,选择神马分类器真的并不重要,在libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]工具箱中我把常见的数据预处理方法(归一化,降维pca)和参数选择算法(grid search 暴力搜索方法,启发式GA、PSO方法)都封装好了方便大家使用,同样是用这个加强工具箱,但对于同一个测试数据集合,我敢保证肯定会有人用的效果就没有我的好,为啥捏?因为知其然不知其所以然!肯定是其仅仅是了解一些表象的使用,而对于底层到底是怎么回事没有搞清楚,这样在具体的参数调整上肯定是不行的,这也回答之前的“为什么总有朋友说用libsvm做分类或者回归效果不好,我说把数据给我试一下,结果我做的效果一般都会比其要好”的原因。

如何可视化libsvm的分类结果【虚幻的浮云~】
如何处理unbalanced label(不平衡数据标签)问题【难点问题】

反正 我SVM 就会这么一点东西,早点说完早拉到~

PPS:这篇帖子我编辑了一天,用word整理出来大概是5-6页,在此下个狠点的咒怨:谁TM要是转载这个帖子不给出原始链接,不给出faruto作者名,我TM咒你做分类准确率全为0,做回归mse巨大,平方相关系数巨小,各种考试全挂,毕业论文答辩通不过!

更多关于SVM的东西请看:
关于SVM的那点破事[长期更新整理 by faruto]
http://www.matlabsky.com/thread-10966-1-1.html

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发表于 2016-1-11 21:02:33 | 显示全部楼层
搞了两天了,试装过Visual Studio2015,不过是社区版的,试装过很多Visual C++.都不行。一直是下面这个提示。
现在系统有
Microsoft Visual C++6.0 professional Edition
Microsoft Visual C++2005-2015的Redistributable
楼主!!!遇到同样问题的,请教教我怎样解决!!麻烦你们了!!!

>> mex-setup
MEX configured to use 'lcc-win32' for C language compilation.
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:
        链接不给发

To choose a different language, select one from the following:
mex -setup C++
mex -setup FORTRAN
Error using mex
No supported compiler or SDK was found. For options, visit  
链接不给发
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发表于 2013-7-31 12:48:25 | 显示全部楼层
deeepsea 发表于 2013-7-27 19:54
为什么我 load heart_scale; 时,会出现错误,提示如下:

??? Error using ==> load

我已经解决了。导致这个问题的原因很简单,你可以查看 heart_scale 文档中的第2行和第3行列数确实不一样。解决办法:我们的 libsvm 版本比较新,所以不要使用楼主的命令测试,可以按照 libsvm 软件包中的 matlab 目录下的 README 文档中的说明解决。具体依次执行:
=========================================================
>> [heart_scale_label,heart_scale_inst] = libsvmread('../heart_scale');
>> 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);
=========================================================
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发表于 2016-7-31 22:26:03 | 显示全部楼层
load heart_scale;
model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);
[predict_label,accuracy] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);

这段代码输入以后显示了一大段关于svmtrain的使用方法,model和predict_label值为空,
且accuracy: a vector with accuracy, mean squared error, squared correlation coefficient.
请问这怎么解决呢?求大神指导~谢谢
回复 支持 1 反对 0

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发表于 2010-12-13 11:26:29 | 显示全部楼层
foruto老大的巨作,一定要拜读。果然讲解很详细,佩服佩服,比我还有耐心。

对人了不妨将word编辑成pdf然后上传论坛,方便会员离线学习
 楼主| 发表于 2010-12-13 11:30:39 | 显示全部楼层
发表于 2010-12-23 11:06:06 | 显示全部楼层
本帖最后由 qingtian208 于 2010-12-23 11:07 编辑

我安装libsvm时出现下面的情况
make.m
??? Attempt to reference field of non-structure array.


但是运行load heart_scale;
model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);
[predict_label,accuracy] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)也出来你上面介绍的结果,怎么回事?
 楼主| 发表于 2010-12-23 16:54:49 | 显示全部楼层
回复 qingtian208 的帖子

您是严格按照上面的步骤来的~

check一下哪一步您做的和上面的不一样~
发表于 2010-12-24 14:53:59 | 显示全部楼层
本帖最后由 qingtian208 于 2010-12-24 14:55 编辑

下面是我安装的全过程:是严格按照您说的做的:
不过在安装完第二步的时候出现了一个警告:
**************************************************************************
  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:
                      Building with the -largeArrayDims option enables the new API.
**************************************************************************
中间有个网址链接,论坛不让我发,是一个matlab的一个网址
 楼主| 发表于 2010-12-26 22:15:03 | 显示全部楼层
回复 qingtian208 的帖子

warning 不用理

一般警告都不用理的。有error才是出现问题了的~
发表于 2010-12-27 09:05:07 | 显示全部楼层
恩,好的,谢谢版主!
 楼主| 发表于 2010-12-27 09:52:26 | 显示全部楼层
回复 qingtian208 的帖子

恩,不客气~
发表于 2010-12-29 20:52:25 | 显示全部楼层
够详细了,谢谢楼主!
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