Colección de citas famosas - Colección de firmas - Cómo llamar a la función de biblioteca java de libsvm

Cómo llamar a la función de biblioteca java de libsvm

Paso uno: descargue la versión java de libsvm3.12 y descomprímala.

Paso 2: Abra la carpeta java

Paso 3: Cree el proyecto y haga referencia al paquete lib.svm.

Paso 5: Copie los cuatro archivos de la carpeta del paso 2 en un paquete personalizado.

Paso 6: escriba la llamada del programa. El código es el siguiente y se publica para que todos lo aprendan. Si hay algún problema, no dudes en comentar.

Importar Java .io .io excepción;

Importar libsvm.svm

Importar libsvm.svm_model

Vector de soporte de clase pública {

Public static void main(String[]args) lanza IOException {

SVM_train svmt = new SVM_train();

SVM_ predict svmp = new SVM_predict() ;

cadena【】argvTrain = {

"c:\\Users\\Powerlong\\Desktop\\KDD\\Others\ \SVM\\training\\tr1.data ", // archivo de entrenamiento.

"c:\\Users\\Powerlong\\Desktop\\KDD\\Other\\SVM\\Models\\mo1.model" //Archivo de modelo.

};

cadena【】argvPredict = {

"C:\\Users\\Powerlong\\Desktop\\KDD\\Other\\ SVM \\prediction\\PR1.data", //archivo de predicción.

"c:\\Users\\Powerlong\\Desktop\\KDD\\Other\\SVM\\Model\\mo1.model", //Archivo de modelo.

"C:\\Users\\Powerlong\\Desktop\\KDD\\Other\\SVM\\Results\\Re1.out" // Archivo de resultados de predicción.

};

Prueba {

svmt.main(argvTrain);

svmp.main(argvPredict);

} catch (io excepción e) {

e . printstacktrace();

}

double【】record = {-1, 12, 12, 78};

libsvm.svm_model modelo = svm

. SVM_load_model("C:\\Users\\baolong\\Desktop\\KDD\\Other\\SVM\\model\\mo1.model");

system.out println(svmp. predictperrecord. (disco, modelo));

}

}