Cómo llamar a las funciones de la biblioteca Java libsvm
Paso 2: Abra la carpeta java
Paso 3: Cree un proyecto, consulte el paquete lib.svm
Paso 5: Convierta Paso 2 Copie el cuatro archivos en la carpeta al paquete personalizado
Paso 6: escriba un programa para llamarlo. El código es el siguiente. Publíquelo para que todos lo aprendan. Si hay algún problema, comente.
importar java.io.IOException;
importar libsvm.svm;
importar libsvm.svm_model;
clase pública SVMTest {
public static void main(String[] args) lanza IOException {
svm_train svmt = new svm_train();
svm_predict svmp = new svm_predict();
String[] argvTrain = {
"C:\\\\Users\\baolong\\\\Desktop\\KDD\\other\\\svm\train\TR1. data",//archivo de entrenamiento
"C:\\\\Users\\\\baolong\\\\Desktop\KDD\other\svm\train\TR1.data Desktop\KDD\\\ \other\\svm\model\MO1.model"// archivo de modelo
};
String[] argvPredict = {
"C:\Users \\\\baolong\\\\\ Desktops\KDD\\\\other\\svm\model\MO1.model other\svm\predict\PR1.data", // archivo de predicción
" C:\Users\\\\baolong\Desktop\\KDD\\other\svm\model\\\\MO1.model", // archivo de modelo
"C:\Users\\\\ baolong\\\\Desktop\KDD\other\svm\result\\RE1.out" // Archivo de resultados de predicción
};
prueba {
svmt.main(argvTrain);
svmp.main (argvPredict);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
p>
}
doble[] registro = { -1, 12, 12, 78 };
libsvm._model modelo = svm
. svm_load_model("C:\\Users\\baolong\Desktop\\KDD\other\\svm\model\MO1.model");
System.out.println( svmp. predictPerRecord(registro, modelo ));
}
}