libsvm-mat-2.89-3工具箱，方便实用

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libsvm-mat-2.89-3工具箱。里面有遗传算法，粒子群智能优化如gaSVMcgForRegress等用于回归，分类识别。直接引用工具箱方便实用。里面许多源程序都不用输入。 libsvm-mat-2.89-3.rar (811.73 KB, 需要: 5 个论坛币)

2015-6-4 16:22:35 上传

libsvm-mat-2.89-3方便实用
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关键词：Libsvm lib IBS BSV SVM 工具箱 源程序 智能

亲测可用。以前自己在用svm支持向量机时，对于libsvm工具箱不会用。尤其是其引用格式，所以找来些介绍分享给大家。
转载自：http://bbs.sciencenet.cn/blog-348249-272606.html
libsvm-mat-加强工具箱介绍 by faruto
最终版本号：
libsvm-mat-2.89-3[farutoUltimateVersion2.0]
=====================================
libsvm-mat-加强工具箱介绍
由于libsvm的matlab版本的工具箱libsvm-mat并没有给出寻参的函数模块，而无论利用libsvm工具箱进行分类还是回归，参数的选取是十分重要的，鉴于此libsvm-mat-加强工具箱在libsvm-mat-2.89-3的基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，该加强工具箱可以在MATLAB中文论坛上下载，现对该加强工具箱里主要的辅助函数插件的接口进行介绍，所有的源代码可以到MATLAB中文论坛下载并查看。
归一化函数:scaleForSVM
[train_scale,test_scale,ps]= scaleForSVM(train_data,test_data,ymin,ymax)
输入：
train_data:训练集，格式要求与svmtrain相同。
test_data:测试集，格式要求与svmtrain相同。
ymin，ymax:归一化的范围，即将训练集和测试都归一化到[ymin,ymax]，这两个参数可不输入，默认值为ymin=0，ymax=1，即默认将训练集和测试都归一化到[0,1]。
输出：
train_scale:归一化后的训练集。
test_scale:归一化后的测试集。
ps:归一化过程中的映射（方便反归一化使用）。
pca降维预处理函数：pcaForSVM
[train_pca,test_pca] = pcaForSVM(train_data,test_data,threshold)
输入：
train_data:训练集，格式要求与svmtrain相同。
test_data:测试集，格式要求与svmtrain相同。
threshold:对原始变量的解释程度（[0,100]之间的一个数），通过该阈值可以选取出主成分，该参数可以不输入，默认为90，即选取的主成分默认可以达到对原始变量达到90%的解释程度。
输出：
train_pca:进行pca降维预处理后的训练集。
test_pca:进行pca降维预处理后的测试集。
网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass
[bestCVaccuracy,bestc,bestg]=
SVMcgForClass(train_label,train,
cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)
输入：
train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。
train:训练集，格式要求与svmtrain相同。
cmin,cmax:惩罚参数c的变化范围，即在[2^cmin,2^cmax]范围内寻找最佳的参数c，默认值为cmin=-8，cmax=8，即默认惩罚参数c的范围是[2^(-8),2^8]。
gmin,gmax:RBF核参数g的变化范围，即在[2^gmin,2^gmax]范围内寻找最佳的RBF核参数g，默认值为gmin=-8，gmax=8，即默认RBF核参数g的范围是[2^(-8),2^8]。
v:进行Cross Validation过程中的参数，即对训练集进行v-fold Cross Validation，默认为3，即默认进行3折CV过程。
cstep,gstep:进行参数寻优是c和g的步进大小，即c的取值为2^cmin,2^(cmin+cstep),…,2^cmax,，g的取值为2^gmin,2^(gmin+gstep),…,2^gmax，默认取值为cstep=1,gstep=1。
accstep:最后参数选择结果图中准确率离散化显示的步进间隔大小（[0,100]之间的一个数），默认为4.5。
输出：
bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。
bestc:最佳的参数c。
bestg:最佳的参数g。
网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress
[bestCVmse,bestc,bestg]=
SVMcgForRegress(train_label,train,
cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)
其输入输出与SVMcgForClass类似，这里不再赘述。
利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass
[bestCVaccuracy,bestc,bestg,pso_option]=
psoSVMcgForClass(train_label,train,pso_option)
输入：
train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。
train:训练集，格式要求与svmtrain相同。
pso_option:PSO中的一些参数设置，可不输入，有默认值，详细请看代码的帮助说明。
输出：
bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。
bestc:最佳的参数c。
bestg:最佳的参数g。
pso_option:记录PSO中的一些参数。
利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress
[bestCVmse,bestc,bestg,pso_option]=
psoSVMcgForRegress(train_label,train,pso_option)
其输入输出与psoSVMcgForClass类似，这里不再赘述。
利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass
[bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option]=
gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option)
输入：
train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。
train:训练集，格式要求与svmtrain相同。
ga_option:GA中的一些参数设置，可不输入，有默认值，详细请看代码的帮助说明。
输出：
bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。
bestc:最佳的参数c。
bestg:最佳的参数g。
ga_option:记录GA中的一些参数。
利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress
[bestCVmse,bestc,bestg,ga_option]=
gaSVMcgForRegress(train_label,train,ga_option)
其输入输出与gaSVMcgForClass类似，这里不再赘述。

好像选错版块了，怎么修改啊？

下载了这个压缩包之后是如何使用呢