Libsvm使用自定义核函数

    Libsvm是实现了SVM算法的一个开源工具包(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/)，我最近有一个实验要用到自定义核函数的Libsvm，其中网上有不少的matlab版本的使用自定义核函数矩阵的方法例如：http://www.shamoxia.com/html/y2011/3003.html。但是Java和C++版本与matlab有所区别。而且Libsvm最新的版本才加上多分类的解决方案。故我采用了Java版本的自定义核函数方法。

   对于自定义核函数，libsvm中称为：Precomputed Kernels。其中的例子如下：

　　Assume the original training data has three four-feature instances and testing data has one instance:

 　　　　15  1:1 2:1 3:1 4:1
 　　　　45      2:3     4:3
 　　　　25          3:1

 　　　　15  1:1     3:1

 　　If the linear kernel is used, we have the following new training/testing sets:

 　　　　15  0:1 1:4 2:6  3:1
 　　　　45  0:2 1:6 2:18 3:0 
 　　　　25  0:3 1:1 2:0  3:1
 
 　　　　15  0:? 1:2 2:0  3:1

 　　? can be any value.

  其中，15,45等是类别，而第二个则为自定义函数的矩阵。在使用线性核的状态下计算值如第二个矩阵所示。具体说明如下

　　　　类别   0:索引(即该条数据为第几条)　　1:与第一条数据的核函数值　　2:与第二条数据核函数值　　……　　n:与第n挑数据的值

在自定义核函数构造该矩阵之后，调用方式采用svm_train -t 4 [其他可选参数] kernel_file(核函数矩阵文件) Model_file(模型文件)。这样，我们就可以很容易地应用Java，C++版本的核函数矩阵了。