matlab用libsvm做支持向量机没有返回值
matlab里用Libsvm得到模型但是无法得到预测精度?？
Usage: [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options') [predicted_label] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options')因此🦗_🪄，你要么返回一个predict等我继续说🌱🥊_🦅🥇。
尽管没有直接提供MATLAB程序🌵-_🤠，但我们可以借助libSVM库实现基础的SVM模型训练和预测🪅🌺————💐。从数据预处理到模型调优⛅️|😍，每一个步骤都需要根据具体问题调整参数🙊_😅，确保模型的优化和性能🌟💫-🦘🕷。深入理解SVM的数学原理和实践技巧💥🐺-😄😉，不仅有助于我们构建高效分类器🎑-_😤🌵，还能在解决实际问题时做出明智的决策🦩-😌☘️。希望这些信息对你的学习和应用希望你能满意🤿🌼-🌍。
Usage: [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options') [predicted_label] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options')因此🦗_🪄，你要么返回一个predict等我继续说🌱🥊_🦅🥇。
尽管没有直接提供MATLAB程序🌵-_🤠，但我们可以借助libSVM库实现基础的SVM模型训练和预测🪅🌺————💐。从数据预处理到模型调优⛅️|😍，每一个步骤都需要根据具体问题调整参数🙊_😅，确保模型的优化和性能🌟💫-🦘🕷。深入理解SVM的数学原理和实践技巧💥🐺-😄😉，不仅有助于我们构建高效分类器🎑-_😤🌵，还能在解决实际问题时做出明智的决策🦩-😌☘️。希望这些信息对你的学习和应用希望你能满意🤿🌼-🌍。
nu = 0.909091 SVC,one-class-SVM,SVR参数obj = -108.333321 二次规划的最小值rho = -0.166667 决策函数常数项nSV = 220 支持向量数nBSV = 100
一般说来你需要收集样本集和所需要分的组🌗🌙-😊😊，然后选择一个合适的核函数♟🦤——|🦊，然后使用svmtrain来训练支持向量机🎆——🐏😗。训练完毕后使用svmclassify分类🦆|_⚡️🌞。详细信息可以在Matlab command window输入doc SVM查看🦓-🏏。
怎么在在libsvm 中的matab 路径下运行程序?？
这里的heart_scale文件不能用Matlab的load进行读取🍀🍀——🐬🦕，需要使用libsvmread读取✨🐈-|🐈。进入LIBSVM的根目录运行以下代码(因为heart_scale文件没有被添加进搜索路径中⚾🎑——🎖♥，其他路径下无法访问这个文件):[heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');model = libsvmtrain(heart_scale_label, heart_scale_还有呢？
LibSVM的最新版本较好🦜🐜|💥。LibSVM是一个广泛使用的支持向量机库🏵-🐪🐳，用于分类🤐🐁——*、回归和异常值检测🤨|🐄。随着版本的迭代更新*|🌕🐷，新功能与改进得以加入🐰_🤒，解决了一些旧版本可能存在的问题🎄🎴_☺️，提升了性能和准确度🌩|——😷🍄。以下是关于LibSVM版本选择的1. 最新版本的优势🐃🍂|🐕🦺🕊：最新的LibSVM版本通常会包含一些新特性🌘——_🐩、性能优化和bug修复🥅——😞。
支持向量机的解具有什么性质?？
LIBSVM包含标准SVM算法🐄😤-🤗🦧、概率输出🪳🐹-🎋、支持向量回归👹|🍂🏵、多分类SVM等功能🌙🎐————🐹，其源代码由C编写🌟-|**，并有JAVA🎖|——🌻、Python🦔🦥——🐅🪴、R🦉😠_🪳🌼、MATLAB等语言的调用接口😇--🎄🙊、基于CUDA的GPU加速和其它功能性组件⛅️_🧿。例如多核并行计算🐟🎎|☄️、模型交叉验证等🤮——🌿*。基于Python开发的机器学习模块scikit-learn提供预封装的SVM工具🌹——🦗🥇，其设计参考了LIBSVM🐘_——🦠。其它包含SVM的说完了🦃|🐃😐。
有的工具箱有用户交互界面🪶————🃏🥌，可以直接在MATLAB的启动菜单下进入🦧😶-——🦢；有的没有用户界面🤭🎰_-♥🐖，但是有相关的程序（或者说函数）供调用😹😦_|🐳；即使有界面的工具箱🐦-——🐙🌘，也是有相应的函数的🐌🐇|😺🐡。可以从帮助（Help）中查询MATLAB的工具箱的详细使用方法👻🌪_🐀。帮助里面对主题进行了分类😛🦃__🙊，进入工具箱那一类即可说完了🃏-_😝。
可以使用的支持向量机(SVM)MATLAB程序,最好是和粒子群算法(PSO)或者遗...
1.1 机器学习🌻-|🐨🦥：数据驱动问题模型与经验风险最小化 1.2 产生与一致性条件😤🪰|——♠🐑：VC维理论与推广性界 1.3 结构风险最小化🐙_——😭🤓：优化模型与实现2. 支持向量机基础2.1 SVM基本思想😓——♟🐙：最优分类面与广义优化 2.2 核函数与经典算法解析🤡||🐤：SMO🐤-——🪡、C-SVM🐟_——🎎🌸、v-SVM及其改进 2.3 LibSVM软件😟——_🏑：简介与使用方法3后面会介绍🤿♠-|🥌🤥。.