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关于matlab中用lssvm做分类问题是参数寻优函数tunelssvm的问题
LS-SVM 是 Least Squares Support Vector Machines 的缩写，中文翻译成“最小二乘支持向量机”，用于非线性分类、回归、时间序列预测和无监督学习等领域。
基于目前的最新的libsvm-1编写。对原来的部分代码进行了重新优化。添加ClassResult.m函数，方便给出各种分类准确率，以及给出判别函数的权值w、偏置b、支持向量在原始训练集中的位置索引以及alpha系数。
这是因为超平面的参数完全由这三个点确定。该超平面和任何其他的点无关。如果改变其他点的位置，只要其他点不落入虚线上或者虚线内，那么超平面的参数都不会改变。A，B，C 这三个点被称为支持向量（support vectors）。
如何利用Python使用libsvm
打开IDLE（pythonGUI），输入importsyssys.version 如果你的python是32位，将出现如下字符：（default，Apr102012，23：31：26）[MSCv.150032bit（Intel）]’这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。
第一步，确定本机Python的版本：32位的最易配置，哈哈，我的机器就是这么的古董。64位的童鞋请Google。第二步，到******：//，来下载LibSVM软件包，我选择的是zip包。
下载Libsvm、Python和Gnuplot。我用的版本分别是：Libsvm（1），Python（4），Gnuplot（3）。
其实使用libsvm进行分类很简单，只需要有属性矩阵和标签，然后就可以建立分类模型（model），然后利用得到的这个model进行分类预测了。
安装了libsvm,matlab自带的svmtrain怎么用
把数据分成10份，把其中的9份做训练，另外一份做测试集，这样轮流验证。
编译 如果你使用的是64位的操作的系统和Matlab，那么不需要进行编译步骤，因为自带软件包中已经包含有64位编译好的版本：libsvmread.mexw6libsvmwrite.mexw6svmtrain.mexw6svmpredict.mexw64。
也可以自定义成其他的）一般说来你需要收集样本集和所需要分的组，然后选择一个合适的核函数，然后使用svmtrain来训练支持向量机。训练完毕后使用svmclassify分类。详细信息可以在Matlab command window输入doc SVM查看。
题主的问题一是如何使用LIBSVM工具，二是对模式识别、机器学习中的一些概念不清楚。
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