在matlab环境下LIBSVM的demo

1、在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/#download下载 LIBsvm（Version 3.20, November 2014）

2、在matlab环境下用mex -setup指令，设置matlab默认编译器，我选择是vs2010

3、解压后LIBSVM后，在ibsvm-3.20\matlab路径下运行make.m，把c文件生成mexw64或mexw32，供matlab调用

4、现在可以利用LIBSVM测试，回到上一个路径ibsvm-3.20下，想利用刚生成的mexw64或mexw32，就要把ibsvm-3.20\matlab加入到matlab运行路径，具体通过在matlab的左侧Current Folder下 右键单击matlab文件夹Add to Path->把文件加入路径。

5、运行 [heart_scale_label,heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');

6、运行 model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst); 

7、运行 [predict_label,accuracy,decision_values] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model,0); 

8、得到结果Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

这里是一个简单的demo，还有很多参数可以调节和优化，具体可以仔细研究官网的文档。

参考http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7370177博客，但是现在LIBSVM函数使用有些细小变化，