Cómo llamar a la función de biblioteca java de libsvm
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));
}
}