关于libSVM 最基本使用

libsvm_basic

最简单使用libSVM，只需要指定2个参数，即C和RBF核函数的Sigma，训练命令行如下：
./svm-train -s 0 -c 0.5 -g 0.1  test test.model

生成模型文件，支持向量的第一项为 y(i)*alpha(i), 例如：

```
svm_type c_svc                          %分类SVM              
kernel_type rbf                         %RBF核函数
gamma 0.1                               %gamma 对应 高斯核函数sigma  1/(2*sigma^2) = gamma
nr_class 2                              %2分类
total_sv 4                              %支持向量数目
rho -0.998178                           %判别函数的b, 注意这里用的是 y = W*x -b
label 1 -1             
nr_sv 2 2                               %每个类别对应的边界上的向量数目，即对应alpha = C
SV
0.5 1:0.3 2:0.4                         %支持向量，第一个系数为 y(i)*alpha(i)
0.5 1:0.67 2:0.7
-0.5 1:0.28 2:0.7
-0.5 1:0.48 2:0.5
```