LIBSVM 使用的一般步骤是：
1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；
2）对数据进行简单的缩放操作；
3）首要考虑选用RBF 核函数；
4）采用交叉验证选择最佳参数C与g ；
5）采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；
6）利用获取的模型进行测试与预测。
1）LIBSVM使用的数据格式
该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下：
[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...
[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...
一行一条记录数据，如:
+1 1:0.708 2:1 3:1 4:-0.320 5:-0.105 6:-1
这里(x,y)à((0.708,1,1, -0.320, -0.105, -1), +1)
label 或说是class, 就是你要分类的种类，通常是一些整数。
index 是有順序的索引，通常是连续的整数。
value 就是用来 train 的数据，通常是一堆实数。
2）对数据进行简单的缩放操作
扫描数据. 因为原始数据可能范围过大或过小, svmscale可以先将数据重新scale (縮放) 到适当范围使训练与预测速度更快。
svmscale.exe的用法：svmscale.exe feature.txt feature.scaled
默认的归一化范围是[-1,1]，可以用参数-l和-u分别调整上界和下届,feature.txt是输入特征文件名输出的归一化特征名为feature.scaled
它的常见接口有：
svm_train() : train an SVM model#训练
svm_predict() : predict testing data#预测
svm_read_problem() : read the data from a LIBSVM-format file.#读取libsvm格式的数据
svm_load_model() : load a LIBSVM model.
svm_save_model() : save model to a file.
evaluations() : evaluate prediction results.
- Function: svm_train#三种训练写法
There are three ways to call svm_train()
model = svm_train(y, x [, 'training_options'])
model = svm_train(prob [, 'training_options'])
model = svm_train(prob, param)
libSVM支持多类分类问题，当有k个待分类问题时，libSVM构建k*（k-1）/2种分类模型来进行分类，即：libSVM采用一对一的方式来构建多类分类器，如下所示：
1 vs 2, 1 vs 3, ..., 1 vs k, 2 vs 3, ..., 2 vs k, ..., k-1 vs k。
libsvm在训练model的时候，有如下参数要设置，当然有默认的参数，但是在具体应用方面效果会大大折扣。
Options：可用的选项即表示的涵义如下 -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR
-t kernel_type : set type of kernelfunction (default 2) 0 – 线性：u'v 1 – 多项式：(r*u'v + coef0)^degree 2 – RBF函数：exp(-gamma|u-v|^2) 3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)
-d degree : set degree in kernel function(default 3) -g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k) -r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0) -c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1) -n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5) -p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1) -m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40) -e eps：设置允许的终止判据(默认0.001) -h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1) -wi weight：设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1) -v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2 其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部
当构建完成model后，还要为上述参数选择合适的值，方法主要有Gridsearch,其他的感觉不常用，Gridsearch说白了就是穷举。
libsvm使用误区----------------------
(1) 直接将训练集合和测试集合简单归一化到[0,1]区间，可能导致实验结果很差。
(2) 如果样本的特征数非常多，那么就不必使用RBF核将样本映射到高维空间。
a 在特征数非常多的情况下，使用线性核，结果已经非常好，并且只需要选择参数C即可。
b 虽然说RBF核的结果至少比线性核好，前提下搜索整个的空间。
(3) 样本数<<特征数的情况：
推荐使用线性核，可以达到与RBF同样的性能。
(4) 样本数和特征数都非常多：推荐使用liblinear，更少的时间和内存，可比的准确率。
(5) 样本数>>特征数：如果想使用线性模型，可以使用liblinear，并且使用-s 2参数
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。
而当你训练完了model，在用它做classification或regression之前，应该知道model中的内容，以及其含义。
用来训练的是libsvm自带的heart数据
model = Parameters: [5x1 double] nr_class: 2 totalSV: 259 % 支持向量的数目 rho: 0.0514 % b Label: [2x1 double] % classification中标签的个数 ProbA: [] ProbB: [] nSV: [2x1 double] % 每类支持向量的个数 sv_coef: [259x1 double] % 支持向量对应的Wi
SVs: [259x13 double] % 装的是259个支持向量
model.Parameters参数意义从上到下依次为： -s svm类型：SVM设置类型(默认0) -t 核函数类型：核函数设置类型(默认2) -d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3) -g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数) -r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
SVM 怎样能得到好的结果
1. 对数据做归一化（simple scaling）
2. 应用 RBF kernel
3. 用cross-validation和grid-search得到最优的c和g
4. 用得到的最优c和g训练训练数据
5. 测试关于svm的C以及核函数参数设置----------------------
参考自：对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究
C一般可以选择为：10^t , t=- 4..4就是0.0001 到10000
选择的越大，表示对错误例惩罚程度越大，可能会导致模型过拟合
在LIBSVM中-t用来指定核函数类型（默认值是2）。
0）线性核函数
（无其他参数）
1）多项式核函数
（重点是阶数的选择，即d，一般选择1-11：1 3 5 7 9 11，也可以选择2,4，6…）
2）RBF核函数
（径向基RBF内核，exp{-|xi-xj|^2/均方差}，其中均方差反映了数据波动的大小。
参数通常可选择下面几个数的倒数：0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1.6 3.2 6.4 12.8，默认的是类别数的倒数，即1/k，2分类的话就是0.5）
3）sigmoid核函数 又叫做S形内核
两个参数g以及r：g一般可选1 2 3 4，r选0.2 0.4 0.60.8 1
4）自定义核函数
常用的四种核函数对应的公式如下：
与核函数相对应的libsvm参数：
1）对于线性核函数，没有专门需要设置的参数
2）对于多项式核函数，有三个参数。-d用来设置多项式核函数的最高此项次数，也就是公式中的d，默认值是3。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。
3）对于RBF核函数，有一个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。
4）对于sigmoid核函数，有两个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。
