libsvm支持向量机

资 源 简 介

libsvm支持向量机

详 情 说 明

libsvm是台湾大学林智仁教授开发的一个支持向量机（SVM）的库，被广泛应用于机器学习中的分类和回归任务。它采用C++编写，同时提供了MATLAB、Python等多种语言的接口，便于不同平台的用户使用。

支持向量机是一种监督学习算法，通过在高维空间中寻找最优超平面来实现分类任务。libsvm实现了多种SVM算法，包括C-SVC、nu-SVC、单类SVM以及回归任务的支持向量回归（SVR）。

本程序被成功应用于虹膜识别的研究，体现了其在生物特征识别领域的实用性。虹膜识别是一种高精度的生物识别技术，SVM能够有效处理虹膜数据的非线性分类问题。由于libsvm底层采用C程序实现，并嵌入MATLAB环境，使其在保证运算效率的同时，也能充分利用MATLAB强大的数据处理和可视化功能。

该实现特别适合需要高效计算与便捷调用的科研场景，用户可以通过MATLAB接口轻松调用libsvm的函数，无需深入了解底层C程序的细节，从而专注于算法优化和应用研究。