如何將資料轉換libsvm格式，如何將資料轉換libsvm格式檔案

1樓：匿名使用者

libsvm的資料格式 label 1:value 2:value …. label：是類別的標識，

如何將資料轉換libsvm格式檔案

2樓：陽光小天使樂園

有三種工具可用 1.網上有一個xls文formatdatalibsvm.xls具有巨集命令，可以利用其中的巨集命令來實現。

對於屬性資料只有一二百的，這種工具簡單方便。 2.對於一兩千的就需要藉助**之類的工具了。

其實仔細看cjlin的libsvm**，從**的libsvm faq..

matlab中怎麼把libsvm資料轉化成matlab格式

3樓：匿名使用者

[label_vector, instance_matrix] = libsvmread('data.txt');

用這個函式

data.txt是你的資料文字，label_vector是類別號，instance_matrix是屬性矩陣

matlab中怎麼把libsvm資料轉化成matlab格式

4樓：匿名使用者

matlab中怎麼把libsvm資料轉化成matlab格式[label_vector, instance_matrix] = libsvmread('data.txt');

用這個函式

data.txt是你的資料文字，label_vector是類別號，instance_matrix是屬性矩陣

libsvm中的訓練資料怎麼得到？ 5

5樓：育知同創教育

執行formatdatalibsvm.xls（注意這時會有一個關於「巨集已禁巨集」的安全警示，點選「選項」，選擇「啟用此內容」，確定即可）；1，先執行formatdatalibsvm.xls然後將資料貼上到sheet1的topleft單元。

2、開啟data.xls,(注：網上很多的介紹都是直接將資料貼上到sheet1的topleft單元)，要特別注意的是這時候的資料排列順序應該是：

條件屬性a 條件屬性b ... 決策屬性

7 5 ... 2

4 2 ... 1

3、"工具"-->"巨集"-->執行下面有一個選項（formatdatatolibsvm）-->執行，要選中這個然後點選「執行」，這時候資料講變成：

決策屬性條件屬性a 條件屬性b ...

2 1:7 2:5 ...

1 1:4 2:2 ...

等資料轉換完成後，將該檔案儲存為.txt檔案。這時資料轉換的問題就解決了。

第二種方法

.txt格式->svm格式的轉換（該段

首先說明的是，這裡所提的.txt文字資料是指資料檔案帶有逗號、空格、頓號、分號等資料分離符號的資料檔案。因為其用符號來分離，導致所有資料項都歸類為一個屬性，無法實現上面2步驟的格式輸入，也就無法實現正確結果格式的輸出了。

為了解決該問題，轉換該過程與上面一過程的最大不同就在於：在開啟該.txt檔案的時候根據文字資料本身的資料特點將其所包含的逗號、分號、製表符等資料分離的符號去掉；具體的做法是：

轉換執行formatdatalibsvm.xls，「檔案」->「開啟」->選擇要開啟的data,txt檔案，接著在文字匯入嚮導中根據data.txt檔案本身的資料特點選擇「原始資料型別（分隔符號）」；接著選擇分隔符號的型別（目地是使得該資料分成獨立的一列列資料，分離成功的話，在資料預覽中將可以看到一列列分離獨立的資料）：

選擇「列資料格式」（常規）->完成；

這時候只要調整上面"一"過程的資料格式，重複其後面的步驟2、3操作即可。

第三種方法

其實libsvm所需的資料也可以自己生成~比如我之前是利用影象的顏色特徵進行影象分割，先用程式讀取rgb值然後儲存在txt檔案中就可以了~只不過要注意儲存的格式

如何使用這些資料

以簡單的使用為例

在用libsvm自帶的一個例子heart_scale.mat時，一切正常~

load heart_scale.mat（此處無分號）

train = heart_scale_inst;

train_label=heart_scale_label;

test=train;

test_label=train_label;

model=svmtrain(train_label,train,'-c 2 -g 0.01');

[predict_label,accuracy]=svmpredict(test_label,test,model);

但是在我們用自己的例子時出現了問題~

因為train = heart_scale_inst;是用的mat檔案的特徵列

train_label=heart_scale_label;用的是mat檔案的標籤列

而我們生成的txt或者mat檔案還沒有進行賦值所以一開始進行賦值就可以了~

a=[newmat(1:2288,1:3)];%特徵列

b=[newmat(1:2288,4)];%標籤列

train = a;

train_label=b;

目前只進行了簡單的訓練以及測試……end

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