支持向量机（support vector machine，SVM）是机器学习中一种流行的学习算法，在分类与回归分析中发挥着重要作用。基于SVM算法开发的工具箱有很多种，下面我们要安装的是十分受欢迎的libsvm工具箱。
libsvm简介
LIBSVM 是 台@@湾 大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的 SVM 模式识别与回归的软件包，它不仅提供了编译好的可在 Windows 系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用； 该软件还有一个特点，就是对 SVM 所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
libsvm与MATLAB自带的svm工具箱的区别
在MATLAB中，同样自带了一个svm工具箱，不过相比于libsvm，在功能性和易用性方面有一些差距。具体差别表现在：
- MATLAB自带的svm实现函数仅支持分类问题，不支持回归问题；而libsvm不仅支持分类问题，亦支持回归问题
- MATLAB自带的svm实现函数仅支持二分类问题，多分类问题需按照多分类的相应算法编程实现；而libsvm采用一对一方法支持多分类
- MATLAB自带的svm工具箱无法改变高斯核函数中的参数，而libsvm可以
- MATLAB自带的svm工具箱也有一些优点，比如在解决二次规划问题时，可选三种方法（经典二次方法；SMO；最小二乘），而libsvm只能是SMO。
常见的扩展为多分类的方法有：
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一对一（one-versus-one）方法，训练时对于任意两类样本都会训练一个二分类器，最终得到k(k-1)/2个二分类器，共同组成k分类器。对未知样本分类时，使用所有的k(k-1)/2个分类器进行分类，将出现最多的那个类别作为该样本最终的分类结果。
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一对多（one-versus-rest）方法：训练时依次把k类样本中的某个类别归为一类，其它剩下的归为另一类，使用二分类的SVM训练处一个二分类器，最后把得到的k个二分类器组成k分类器。对未知样本分类时，分别用这k个二分类器进行分类，将分类结果中出现最多的那个类别作为最终的分类结果。
libsvm的下载
在libsvm的官方主页上可以下载libsvm的扩展包，支持MATLAB、Java、Python等多种语言，这里我们选择MATLAB版本，下载zip文件即可。
或者直接下载我分享的文件包，点击这里下载
注意
如果是从官方主页上下载，需要再下载一个数据集[heart_scale.mat]，方便之后的测试，点击这里下载。
如果是下载我分享的文件包，里面已经包含了这个数据集.mat文件，就不需要再下载了。
libsvm的安装
在\libsvm-3.23\matlab目录下，有一个README文件，详细说明了安装方法。
如果是windows 64位系统，预编译的二进制文件已经提供，在\libsvm-3.23\windows文件下，可以看到4个文件，分别是libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64。
这样可以跳过下面第一步的编译步骤。
1.编译
如果是win32位系统，需要自己重新编译c文件，生成MATLAB可识别的mexw32文件。编译方法在上述的README文件也有说明。
将MATLAB的工作文件夹调整到\libsvm-3.23\matlab目录下，在MATLAB的命令行窗口输入>> mex -setup，然后选择编译器如VS2010，最后输入指令>>make。编译完成后，当前路径下会生成对应的mexw32（32位系统）mexw64（64位系统）文件。
过程如下：
matlab>> mex -setup
Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? y
Select a compiler:
[1] Microsoft Visual C/C++ version 7.1 in C:\Program Files\Microsoft Visual Studio
[0] None
Compiler: 1
Please verify your choices:
Compiler: Microsoft Visual C/C++ 7.1
Location: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio
Are these correct?([y]/n): y
matlab>> make
注意：
我的操作系统是win7 64位，原先安装的是MATLAB2014a和VS2015，发现并不支持libsvm工具包中提供好的mexw64文件，原因是MATLAB的版本过低。
随后我考虑重新编译生成适合自己版本的mexw64文件，结果发现MATLAB2014a不支持识别VS2015,最高支持到VS2013。
所以解决方法有两种，一种是给给VS降级，一种是给MATLAB升级。由于前者涉及很多.net和c++库文件，比较繁琐，所以最方便的做法是安装新版本的MATLAB，新老版本的MATLAB只要不安装在一个文件夹下，一般不会出现干扰情况。
安装MATLAB2016及以上版本就可以支持以上的mexw64文件，同时也能识别更新的c/c++编译器。
MATLAB 2016b的下载、安装、激活方法，可以参考这个链接。
2.重命名函数
在得到libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64这4个文件后，为了避免和svm内置的函数冲突，最好将svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64这两个文件重命名为libsvmtrain.mexw64、libsvmpredict.mexw64。
3.添加到toolbox
将libsvm-3.23文件夹放置到\MATLAB R2016b\toolbox目录下；
主页> 设置路径> 添加文件夹> 选择libsvm-3.23文件夹；
添加并包含子文件夹> 选择libsvm-3.23文件夹；
主页> 预设> 常规> 更新工具箱缓存> 确定
测试
在MATLAB命令行窗口输入一下指令：
load heart_scale
model = libsvmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, \'-c 1 -g 0.07\');
[predict_label, accuracy, dec_values] = libsvmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);若出现以下结果，说明安装正确。
更详细的关于libsvm的使用方法可以参考libsvm文件夹下的README文件或者是官方主页的说明。
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