对svmtrain函数的输入参数和返回值进行说明

1. 训练

libsvm函数用于对训练集的数据进行训练，得到训练好的模型。

model = libsvmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix ['libsvm_options']);
这个函数有三个参数，其中

-training_label_vector:训练样本的类标，如果有m个样本，就是m x 1的矩阵（类型必须为double）。这里可以是二分类和多分类，类标是（-1,1）、（1,2,3）或者其他任意用来表示不同的类别的数字，要转成double类型。
-training_instance_matrix:训练样本的特征，如果有m个样本，每个样本特征是n维，则为m x n的矩阵（类型必须为double）。当使用precomputed核时，[training_instance_matrix]由两部分组成，第一列为长度m，从1-m的序号，第二列之后是训练样本核。例如：

model = svmtrain(trainlabel, ... #训练样本的标签
[(1 : size(trainfeat, 1))', trainfeat], ... #训练样本
'-t 4 -q'); #参数
-libsvm_options:训练的参数，在第3点详细介绍。

2. 预测

libpredict函数用于对测试集的数据进行测试，还能对未知样本进行预测。

[predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates]
　　　　= libsvmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model ['libsvm_options']);
这个函数包括四个参数，其中

-testing_label_vector:测试样本的类标，如果有m个样本，就是m x 1的矩阵（类型必须为double）。如果类标未知，可以初始化为任意m x 1的double数组。
-testing_instance_matrix:测试样本的特征，如果有m个样本，每个样本特征是n维，则为m x n的矩阵（类型必须为double）。
-model:使用libsvmtrain返回的模型
-libsvm_options:预测的参数，与训练的参数形式一样。

3. 训练的参数

LIBSVM训练时可以选择的参数很多，包括：

-s svm类型：SVM设置类型（默认0)
　　　　0 — C-SVC； 1 –v-SVC； 2 – 一类SVM； 3 — e-SVR； 4 — v-SVR
-t 核函数类型：核函数设置类型（默认2）
　　　　0 – 线性核函数：u’v
　　　　1 – 多项式核函数：（r*u’v + coef0)^degree
　　　　2 – RBF(径向基)核函数：exp(-r|u-v|^2）
　　　　3 – sigmoid核函数：tanh(r*u’v + coef0)
-d degree：核函数中的degree设置（针对多项式核函数）（默认3）
-g r(gamma）：核函数中的gamma函数设置（针对多项式/rbf/sigmoid核函数）（默认1/k，k为总类别数)
-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
以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。

4. 训练返回的内容

libsvmtrain函数返回训练好的SVM分类器模型，可以用来对未知的样本进行预测。这个模型是一个结构体，包含以下成员：

-Parameters: 一个5 x 1的矩阵，从上到下依次表示：
　　　　-s SVM类型（默认0）；
　　　　-t 核函数类型（默认2）
　　　　-d 核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)；
　　　　-g 核函数中的r(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 核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-nr_class: 表示数据集中有多少类别，比如二分类时这个值即为2。
-totalSV: 表示支持向量的总数。
-rho: 决策函数wx+b中的常数项的相反数（-b）。
-Label: 表示数据集中类别的标签，比如二分类常见的1和-1。
-ProbA: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。
-ProbB: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。
-nSV: 表示每类样本的支持向量的数目，和Label的类别标签对应。如Label=[1; -1],nSV=[63; 67]，则标签为1的样本有63个支持向量，标签为-1的有67个。
-sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。
-SVs: 表示所有的支持向量，如果特征是n维的，支持向量一共有m个，则为m x n的稀疏矩阵。
另外，如果在训练中使用了-v参数进行交叉验证时，返回的不是一个模型，而是交叉验证的分类的正确率或者回归的均方根误差。

5. 预测返回的内容

libsvmtrain函数有三个返回值，不需要的值在Matlab可以用~进行代替。

-predicted_label：第一个返回值，表示样本的预测类标号。
-accuracy：第二个返回值，一个3 x 1的数组，表示分类的正确率、回归的均方根误差、回归的平方相关系数。注意：当使用预训练核时，并不能取accuracy(1,1)作为分类结果，应该取：mean(predicted_label==testlabel)
-decision_values/prob_estimates：第三个返回值，一个矩阵包含决策的值或者概率估计。对于n个预测样本、k类的问题，如果指定“-b 1”参数，则n x k的矩阵，每一行表示这个样本分别属于每一个类别的概率；如果没有指定“-b 1”参数，则为n x k*(k-1)/2的矩阵，每一行表示k(k-1)/2个二分类SVM的预测结果。

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