根据本文后面部分博友提出的在配置过程中出现的问题，其中需要特别强调的一点：

整个过程，都是在 libsvm-3.12\matlab目录下操作的。如果这一点你忽视了，你不可能解决配置中报的Bug，即使重新安装matlab也不行。

本文的配置路径为 D:\MATLAB\R2010a\toolbox\libsvm-3.12\matlab，从始至终都是在这个目录下进行的。

当然，你也可以将编译好的文件拷贝到任何地方，只要你当前的工作目录中有这四个文件即可。

详细步骤如下：

1.下载libsvm

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

我的matlab版本 R2010a，我的libsvm版本3.12

2.解压至指定目录

将libsvm解压至D:\MATLAB\R2010a\toolbox下，你也可以解压至你喜欢的地方。

3.设置路径

下载下来的借口包里有svm的一些源文件，没有可执行的exe文件，所以，必须先将svmtrain等源文件编译为matlab可以使用的dll等文件。于是先选择编译器，如下： 

4.编译libsvm

我的编译器是VC++ 6.0

首先在matlab设置当前目录为 D:\MATLAB\R2010a\toolbox\libsvm-3.12\matlab

5.执行编译

在matlab命令窗口中输入

mex -setup

显示

Please choose your compiler for building external interface (MEX) files: 

 

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?

输入y

Select a compiler: 

[1] Lcc-win32 C 2.4.1 in D:\MATLAB\R2010a\sys\lcc 

[2] Microsoft Visual C++ 2008 SP1 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0 

[3] Microsoft Visual C++ 6.0 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 

 

[0] None 

Compiler:

需要你选择编译器

我输入的是3 即选择VC++ 6.0

Please verify your choices: 

 

Compiler: Microsoft Visual C++ 6.0 

Location: D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 

 

Are these correct [y]/n?

再次确认自己的选择，输入y

Trying to update options file: C:\Users\DELL\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2010a\mexopts.bat 

From template:              D:\MATLAB\R2010a\bin\win32\mexopts\msvc60opts.bat 

 

Done . . . 

编译器选择好了之后，用make.m编译

命令窗口输入make

可以看到新编译出4个文件libsvmread.mexw32，libsvmwrite.mexw32，svmtrain.mexw32，svmpredict.mexw32

在命令窗口中输入

load heart_scale;

此时需注意，libsvm 3.12中提供的是c++版本的数据集heart_scale，这里需要加载matlab版本的数据集。

这两个数据集有什么不同呢？

C++版本的数据集里面如果某一个样本的某一个特征为0，这个特征可以不写在数据集中，但是在matlab版本中，必须要写出来。

否则的话，会报这样一个错误：

此时你可以选择下载matlab型的数据集，给一个链接。

然后读取数据集

libsvmread('heart_scale');

完成该步骤后发现Workspace中出现了

heart_scale_inst 和

 heart_scale_label,说明正确。

model=svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst)

[predict_lebel,accuracy]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model)

/

本博2014年4月18日添加

部分博友反应

[predict_lebel,accuracy]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model)

********************重点

命令会报BUG，这是libsvm新的版本对于输出结果的重新设定。

改为如下命令即可。（老版本不用改变。本文是libsvm-3.12。）

model=svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst)

[predicted_label, accuracy, decision_values]=svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model)

/

 

证明libsvm安装成功，可以进行其他的实验了。