基于Java的SVM（支持向量机）实例合集
以下是一个基于Java的SVM（支持向量机）实例合集，包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库（如LIBSVM、Weka、JSAT）实现。
数据准备与加载
使用LIBSVM格式加载数据集：
// 加载LIBSVM格式数据
svm_problem prob = new svm_problem();
prob.l = dataSize; // 样本数量
prob.x = new svm_node[dataSize][]; // 特征向量
prob.y = new double[dataSize]; // 标签// 示例数据填充（实际应从文件读取）
for(int i=0; i<dataSize; i++){prob.x[i] = new svm_node[featureSize];for(int j=0; j<featureSize; j++){prob.x[i][j] = new svm_node();prob.x[i][j].index = j+1;prob.x[i][j].value = Math.random(); // 示例随机值}prob.y[i] = i%2; // 二分类标签
}
模型训练
使用LIBSVM训练二分类模型：
svm_parameter param = new svm_parameter();
param.svm_type = svm_parameter.C_SVC; // C-SVM分类器
param.kernel_type = svm_parameter.RBF; // RBF核
param.gamma = 0.5; // 核函数参数
param.C = 1; // 惩罚系数
param.eps = 0.01; // 停止标准svm_model model = svm.svm_train(prob, param);
交叉验证
执行k折交叉验证：
double[] target = new double[prob.l];
svm.svm_cross_validation(prob, param, 5, target); // 5折交叉验证// 计算准确率
int correct = 0;
for(int i=0; i<prob.l; i++)if(target[i] == prob.y[i]) correct++;
System.out.println("Accuracy: "+(100.0*correct/prob.l)+"%");
文本分类
使用Weka实现文本分类：
// 加载ARFF格式文本数据
DataSource source = new DataSource("text_data.arff");
Instances data = source.getDataSet();
data.setClassIndex(data.numAttributes()-1);// 配置SVM分类器
LibSVM svm = new LibSVM();
svm.setKernelType(new SelectedTag(LibSVM.KERNELTYPE_RBF, LibSVM.TAGS_KERNELTYPE));// 训练与评估
Evaluation eval = new Evaluation(data);
eval.crossValidateModel(svm, data, 10, new Random(1));
System.out.println(eval.toSummaryString());
回归问题
使用SVR进行回归预测：
)
