libsvm java版本使用心得（转）

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了libsvm java版本使用心得（转）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

http://blog.csdn.net/u010340854/article/details/19159883

https://github.com/cjlin1/libsvm

项目中要用到svm分类器，自己实现的话太费时间，于是寻找开源实现，找到了libsvm。

Java版本是一个jar包，引入到工程中即可使用。

需要注意的是，java版本充满了c++风格（类名小写，命名使用下划线_分隔等等），使用者需要稍微适应一下。

核心类是svm类，最常用的几个方法如下(都是static方法)：

svm.svm_load_model(String)，望文生义即可知是加载已训练好的svm模型，参数是模型文件名。

svm.svm_save_model(String,svm_model)，按指定的名称保存模型。

svm.svm_train(svm_problem，svm_parameter)，训练模型，该方法有两个参数svm_problem，保存了训练数据，包括数据数，特征数组，类别数组。参数svm_parameter用户设置svm的一些参数，例如svm_type设置svm类型，kernel_type设置核函数类型等。训练时需要注意的是，如果你的训练数据比较多，训练时间可能很长。

svm.svm_predict(svm_model,svm_node[])和svm.svm_p

redict_probability(svm_model,svm_node[],double[])，都用于预测类别，不同的是后一个方法同时包含了预测类别的概率。

下面给出完整的demo:

 

[java] view plain copy
 
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  1. public class Test_svm_predict {  
  2.   
  3.     public static void main(String[] args) {  
  4.         svm_problem sp = new svm_problem();  
  5.         svm_node[][] x = new svm_node[4][2];  
  6.         for (int i = 0; i < 4; i++) {  
  7.             for (int j = 0; j < 2; j++) {  
  8.                 x[i][j] = new svm_node();  
  9.             }  
  10.         }  
  11.         x[0][0].index = 1;  
  12.         x[0][0].value = 0;  
  13.         x[0][1].index = 2;  
  14.         x[0][1].value = 0;  
  15.   
  16.         x[1][0].index = 1;  
  17.         x[1][0].value = 1;  
  18.         x[1][1].index = 2;  
  19.         x[1][1].value = 1;  
  20.   
  21.         x[2][0].index = 1;  
  22.         x[2][0].value = 0;  
  23.         x[2][1].index = 2;  
  24.         x[2][1].value = 1;  
  25.   
  26.         x[3][0].index = 1;  
  27.         x[3][0].value = 1;  
  28.         x[3][1].value = 0;  
  29.         x[3][1].index = 2;  
  30.   
  31.   
  32.         double[] labels = new double[]{-1,-1,1,1};  
  33.         sp.x = x;  
  34.         sp.y = labels;  
  35.         sp.l = 4;  
  36.         svm_parameter prm = new svm_parameter();  
  37.         prm.svm_type = svm_parameter.C_SVC;  
  38.         prm.kernel_type = svm_parameter.RBF;  
  39.         prm.C = 1000;  
  40.         prm.eps = 0.0000001;  
  41.         prm.gamma = 10;  
  42.         prm.probability = 1;  
  43.         prm.cache_size=1024;  
  44.         /* 
  45.          * svm_check_parameter 
  46.          * 参数可行返回null，否则返回错误信息 
  47.          */  
  48.         System.out.println("Param Check " + (svm.svm_check_parameter(sp, prm)==null));  
  49.         svm_model model = svm.svm_train(sp, prm);           //训练分类  
  50.         try {  
  51.             svm.svm_save_model("svm_model_file", model);  
  52.         } catch (IOException e) {  
  53.             e.printStackTrace();  
  54.         }  
  55.           
  56.         try {  
  57.             svm.svm_load_model("svm_model_file");  
  58.         } catch (IOException e) {  
  59.             e.printStackTrace();  
  60.         }  
  61.         svm_node[] test = new svm_node[]{new svm_node(), new svm_node()};  
  62.         test[0].index = 1;  
  63.         test[0].value = 0;  
  64.         test[1].index = 2;  
  65.         test[1].value = 0;  
  66.         double[] l = new double[2];   
  67.         double result_prob = svm.svm_predict_probability(model, test,l);        //测试1，带预测概率的分类测试  
  68.         double result_normal = svm.svm_predict(model, test);    //测试2 不带概率的分类测试  
  69.         System.out.println("Result with prob " + result_prob);  
  70.         System.out.println("Result normal " + result_normal);  
  71.         System.out.println("Probability " + l[0] + "\t" + l[1]);  
  72.     }  
  73. }  

http://www.oschina.net/code/snippet_1246663_35454

 

1. [代码][Java]代码     

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import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
import libsvm.svm;
import libsvm.svm_model;
import libsvm.svm_node;
import libsvm.svm_parameter;
import libsvm.svm_problem;
 
public class SVM {
    public static void main(String[] args) {
        // 定义训练集点a{10.0, 10.0} 和 点b{-10.0, -10.0}，对应lable为{1.0, -1.0}
        List<Double> label = new ArrayList<Double>();
        List<svm_node[]> nodeSet = new ArrayList<svm_node[]>();
        getData(nodeSet, label, "file/train.txt");
         
        int dataRange=nodeSet.get(0).length;
        svm_node[][] datas = new svm_node[nodeSet.size()][dataRange]; // 训练集的向量表
        for (int i = 0; i < datas.length; i++) {
            for (int j = 0; j < dataRange; j++) {
                datas[i][j] = nodeSet.get(i)[j];
            }
        }
        double[] lables = new double[label.size()]; // a,b 对应的lable
        for (int i = 0; i < lables.length; i++) {
            lables[i] = label.get(i);
        }
 
        // 定义svm_problem对象
        svm_problem problem = new svm_problem();
        problem.l = nodeSet.size(); // 向量个数
        problem.x = datas; // 训练集向量表
        problem.y = lables; // 对应的lable数组
 
        // 定义svm_parameter对象
        svm_parameter param = new svm_parameter();
        param.svm_type = svm_parameter.EPSILON_SVR;
        param.kernel_type = svm_parameter.LINEAR;
        param.cache_size = 100;
        param.eps = 0.00001;
        param.C = 1.9;
        // 训练SVM分类模型
        System.out.println(svm.svm_check_parameter(problem, param));
        // 如果参数没有问题，则svm.svm_check_parameter()函数返回null,否则返回error描述。
        svm_model model = svm.svm_train(problem, param);
        // svm.svm_train()训练出SVM分类模型
 
        // 获取测试数据
        List<Double> testlabel = new ArrayList<Double>();
        List<svm_node[]> testnodeSet = new ArrayList<svm_node[]>();
        getData(testnodeSet, testlabel, "file/test.txt");
 
        svm_node[][] testdatas = new svm_node[testnodeSet.size()][dataRange]; // 训练集的向量表
        for (int i = 0; i < testdatas.length; i++) {
            for (int j = 0; j < dataRange; j++) {
                testdatas[i][j] = testnodeSet.get(i)[j];
            }
        }
        double[] testlables = new double[testlabel.size()]; // a,b 对应的lable
        for (int i = 0; i < testlables.length; i++) {
            testlables[i] = testlabel.get(i);
        }
 
        // 预测测试数据的lable
        double err = 0.0;
        for (int i = 0; i < testdatas.length; i++) {
            double truevalue = testlables[i];
            System.out.print(truevalue + " ");
            double predictValue = svm.svm_predict(model, testdatas[i]);
            System.out.println(predictValue);
            err += Math.abs(predictValue - truevalue);
        }
        System.out.println("err=" + err / datas.length);
    }
 
    public static void getData(List<svm_node[]> nodeSet, List<Double> label,
            String filename) {
        try {
 
            FileReader fr = new FileReader(new File(filename));
            BufferedReader br = new BufferedReader(fr);
            String line = null;
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                String[] datas = line.split(",");
                svm_node[] vector = new svm_node[datas.length - 1];
                for (int i = 0; i < datas.length - 1; i++) {
                    svm_node node = new svm_node();
                    node.index = i + 1;
                    node.value = Double.parseDouble(datas[i]);
                    vector[i] = node;
                }
                nodeSet.add(vector);
                double lablevalue = Double.parseDouble(datas[datas.length - 1]);
                label.add(lablevalue);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
    }
}

2. [代码]训练数据，最后一列为目标值     

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17.7,17.7,17.7,17.8,17.8
17.7,17.7,17.8,17.8,17.9
17.7,17.8,17.8,17.9,18
17.8,17.8,17.9,18,18.1
17.8,17.9,18,18.1,18.2
17.9,18,18.1,18.2,18.4
18,18.1,18.2,18.4,18.6
18.1,18.2,18.4,18.6,18.7
18.2,18.4,18.6,18.7,18.9
18.4,18.6,18.7,18.9,19.1
18.6,18.7,18.9,19.1,19.3

3. [代码]测试数据     

?
1
2
3
4
5
6
7
18.7,18.9,19.1,19.3,19.6
18.9,19.1,19.3,19.6,19.9
19.1,19.3,19.6,19.9,20.2
19.3,19.6,19.9,20.2,20.6
19.6,19.9,20.2,20.6,21
19.9,20.2,20.6,21,21.5
20.2,20.6,21,21.5,22

4. [图片] QQ截图20140503213839.png    

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