一.下载LibSVM
传送门：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
二.使用LibSVM制作鸢尾花数据集
将下载的压缩文件解压如下：
该文件夹中有多种语言的代码，可自行根据自己的需要进行使用。
点击windows文件夹，在文件夹中找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行
手动绘制数据集的点：
使用时，在程序运行框内点击鼠标左键就能打点，点击Change后能够换颜色，最后点击Save将数据保存为train.txt。
在原有基础上再次添加一点数据，保存为test.txt。
三.利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式
打开IDEA，新建java项目，将压缩文件下java文件夹下的libsvm文件夹所有内容拷贝到项目src中，并将
如下文件也拷贝过去：
并新建一个Test类。
IDEA项目结构如下：
为Test添加代码：
package Demo;
import java.io.IOException;
class test {
public static void main(String args[]) throws IOException {
//存放数据以及保存模型文件路径
String filepath = "D:\\libdemo\\";
/*
* -s 设置svm类型：默认值为0
* 0– C-SVC
* 1 – v-SVC
* 2 – one-class-SVM
* 3 –ε-SVR
* 4 – n - SVR
*
* -t 设置核函数类型，默认值为2
* 0 --线性核
* 1 --多项式核
* 2 -- RBF核
* 3 -- sigmoid核
*
* -d degree:设置多项式核中degree的值，默认为3
*
* -c cost：设置C-SVC、ε-SVR、n - SVR中从惩罚系数C，默认值为1；
*/
String[] arg = {"-s","0","-c","10","-t","0",filepath+"test2.txt",filepath+"line.txt"};
String[] arg1 = {filepath+"test.txt",filepath+"line.txt",filepath+"predict1.txt"};
System.out.println("----------------线性-----------------");
//训练函数
svm_train.main(arg);
svm_predict.main(arg1);
arg[5]="1";
arg[7]=filepath+"poly.txt";//输出文件路径
arg1[1]=filepath+"poly.txt";
arg1[2]=filepath+"predict2.txt";
System.out.println("---------------多项式-----------------");
svm_train.main(arg);
svm_predict.main(arg1);
arg[5]="2";
arg[7]=filepath+"RBF.txt";
arg1[1]=filepath+"RBF.txt";
arg1[2]=filepath+"predict3.txt";
System.out.println("---------------高斯核-----------------");
svm_train.main(arg);
svm_predict.main(arg1);
}
}
运行项目，结果如下：
决策函数：
公式：f(x)=SV*x+rho
SV的值在生成的txt文件内。
在路径D:\libdemo下可以看到生成了如下文件：
它们分别是使用LibSVM工具进行线性，多项式，高斯核这三种分类训练后得到的数据文件，任意打开一个文件如下：
