Matlab的libsvm的安装

最关键的是compilers的选择（对于把Microsoft visual stdio 2005或者其他的编译器安装在自定义目录下的这一步非常关键）  以下是步骤：
>> mex -setup % 这是必须的
Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? %这次选择13，或许你也可以用其他的
The default location for Microsoft Visual C++ 2005 compilers is C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8, 
but that directory does not exist on this machine.

Use C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8 anyway [y]/n? n %这次它说要使用默认的路径  继续选择n
Please enter the location of your compiler: [C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8] %它的意思是让你输入编译器的位置，输入：D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8
% 下面就是确认了
Please verify your choices:

Compiler: Microsoft Visual C++ 2005  
Location: D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 8

Are these correct?([y]/n): y
*************************************************************************** 
  Warning: MEX-files generated using Microsoft Visual C++ 2005 require 
           that Microsoft Visual Studio 2005 run-time libraries be  
           available on the computer they are run on. 
           If you plan to redistribute your MEX-files to other MATLAB 
           users, be sure that they have the run-time libraries. 
           You can find more information about this at: 
           http://www.mathworks.com/support/solutions/data/1-2223MW.html 
***************************************************************************

Trying to update options file: C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\MathWorks\MATLAB\R2007a\mexopts.bat 
From template:              D:\PROGRA~2\MATLAB\R2007a\bin\win32\mexopts\msvc80opts.bat

Done . . . %   ok，done！
>> make
>> 
%至此彻底完成，
%以下是测试
>>load heart_scale.mat
>>model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
>> [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); % 
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)%  done

这个帖子很完整的讲了如何使用mex命令安装libsvm。但是当你看完这个帖子之后，你可能还是无法安装成功（比如我之前就因为无法安装而发帖求助），下面我来补充一下在学会使用mex命令之后可能会出现的问题。
第一：无法找到compiler
>> make
  Error: Could not find the compiler "cl" on the DOS path. 
         Use mex -setup to configure your environment properly.

E:\BIN\MEX.PL: Error: Unable to locate compiler.

这是因为你的电脑里没有vc编译器（compiler）或者你没有把vc编译器的路径指定正确。遇到这种情况大家可能会直接复制
Select a compiler: 
[1] Intel C++ 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker) 
[2] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker) 
[3] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 Shell linker) 
[4] Lcc-win32 C 2.4.1 
[5] Microsoft Visual C++ 6.0 
[6] Microsoft Visual C++ 2005 SP1 
[7] Microsoft Visual C++ 2008 SP1 
[8] Microsoft Visual C++ 2010 
[9] Microsoft Visual C++ 2010 Express 
[10] Open WATCOM C++ 
这里的某个选项的名称，去百度，然后下载 ，然后发现安装，然后运行 make，然后依然失败。你发现，你在“添加删除程序里”可以找到Microsoft Visual C++ 2005 SP1 ，但是，你没办法找到它的位置。
这是因为你下载的不是编译器（compiler）而是运行库！！！！！请注意，如果你没有compiler，那么请下载visual studio 系列，比如visual studio 2010，这才是编译器。visual studio都比较大，通常2G多，如果你下载的只有几M，那么你下载的可能不是编译器。

第二，安装了visual  studio，libsvm依然无法安装。
这可能是你的visual studio版本过低的缘故。类似问题可能出现在win7用户上。本人的matlab版本也比较高（matlab 2010b）之前用visual studio 2008，在warning的提示里显示，有两个tools没有按规格安装，大概意思就是不适合64为的系统，于是我删除了vs 2008，下载了vs 2010。这样安装libsvm就成功了。
在这里，我强烈建议，如果你系统是win7，如果你的matlab是2010b及更高版本，那么请使用visual studio 2010及更高版本的编译器。

第三，如何知道我的libsvm安装成功了呢？
（1）make之后没有报错就成功来了
（2）其实make的过程就是创建matlab可以识别的新文件的过程，当你打开libsvm 3.1的文件夹，同时你运行make，你会发现，原有类型为C Source的文件下，生成了类型为MEXW64的新文件。
（3）当然，可能你没有注意到这个过程，更直白的方法是运行这两个命令，看看是否可以运行（如：再论Matlab的libsvm的安装中讲的一样）：
>>model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
>> [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);
但是你发现无法load heart_scale.mat，比如http://www.ilovematlab.cn/thread-144063-1-1.html
那是因为在这个libsvm3.1的工具箱里没有heart_scale这个数据集，再论Matlab的libsvm的安装里用的是另一个版本的libsvm，那个文件夹里是有这个数据集的，所以他可以load之后，运行上面的两个命令，所以，各位可以下载其他版本的libsvm，里面有这个heart_scale,mat，安装完libsvm3.1之后，file——open——找到heart_scale.mat，打开，然后你workspace里就有这个数据集了，之后你才可以运行
>>model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
>> [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);

第四，我的matlab里有svmtrain啊！！
的确，你的matlab里有svmtrain这个函数，你运行 help svmtrain 之后可以研究一下它的用法，但这个svmtrain是matalb自带的，不是libsvm里的。
如果你购买的是《matlab神经网络30个案例分析》那么你在运行12章程序的时候会发生如下问题
??? Error using ==> svmtrain at 172
Group must be a vector
你安装libsvm之后，在libsvm工具箱之下运行matlab，这时你使用的才是libsvm工具箱。这时你打开12章的那个数据集，然后你的workspace里有了相应数据之后，再运行12章的程序，才能顺利运行。运行结果是：
optimization finished, #iter = 77
nu = 0.144033
obj = -9.505833, rho = 0.384005
nSV = 37, nBSV = 0
*.*
optimization finished, #iter = 61
nu = 0.105301
obj = -5.580687, rho = 0.054779
nSV = 32, nBSV = 0
.*
optimization finished, #iter = 90
nu = 0.198508
obj = -11.897346, rho = -0.318369
nSV = 44, nBSV = 1
Total nSV = 66
Accuracy = 97.7528% (87/89) (classification)
安装了libsvm之后运行成功。

希望以上内容可以对大家有帮助！