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我最近一直在尝试使用 svm 进行特征分类。当我这样做的时候，我想到了一个问题。

哪个是更好的使用方法，LIBSVM或者svmclassify？我的意思svmclassify是在 MATLAB 中使用内置函数，例如svmtrain和svmclassify. 从这个意义上说，我很想知道哪种方法更准确，哪种方法更容易使用。

既然 MATLAB 已经有了 Bioinformatics 工具箱，为什么还要使用 LIBSVM？不是已经内置的功能svmtrain吗svmclassify.. LIBSVM 带来了哪些额外的好处？

我想听听你的一些意见。如果问题很愚蠢，请原谅我..

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我希望您使用每个库都会得到非常相似的结果。

它们都非常易于使用。唯一的大区别是，一个带有 MATLAB Bioinformatics 工具箱，另一个则需要从作者网站获取并手动安装。如果对您来说这是一个问题，我建议您坚持使用计算机中已安装的内容。如果不考虑使用 LIBSVM，因为它是一个经过良好测试且备受推崇的库。

于 2012-01-11T17:31:33.390 回答
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此外，从个人使用两者的经验来看，libSVM 比 MATLAB svm 例程要快得多，原因很明显。最后但并非最不重要的一点是，libSVM 具有 MATLAB 插件，如果您在 MATLAB 环境中更舒服，可以从 MATLAB 调用这些插件。

于 2012-03-10T00:01:41.457 回答
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我也有同样的问题，但我认为 Libsvm 在多类分类的情况下非常有用且非常容易，但 matlab 工具箱仅针对两类分类而设计。

于 2012-02-03T14:33:45.677 回答
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根据我的经验，libsvm 的交叉验证结果为 45%，而 matlab 代码为 90%。所以我查找了 svm 的 matlab 函数的解释，他们有与感知器相关的这些选项，我想知道他们是否使用纯 svm，但在我的情况下，matlab 会好得多。（多类支持向量机）

于 2016-02-17T05:29:15.987 回答