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  • 2016-10-27 14:19:41
    有三种工具可用
    1.网上有一个xls文FormatDataLibsvm.xls具有宏命令,可以利用其中的宏命令来实现。对于属性数据只有一二百的,这种工具简单方便。

    2.对于一两千的就需要借助代码之类的工具了。
    其实仔细看cjlin的libsvm网站http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,从网站的Libsvm FAQ中有提到的格式转换的方法
    Q: How to convert other data formats to LIBSVM format?

    It depends on your data format. We have a simple C code to transfer space/colon separated format to libsvm format. Please contact us if needed.

    Alternatively, a simple way is to use libsvmwrite in the libsvm matlab/octave interface. Take a CSV (colon separated format) file in UCI machine learning repository as an example. We download SPECTF.train. Labels are in the first column. The following steps produce a file in the libsvm format.

    matlab> SPECTF = csvread('SPECTF.train'); % read a csv file
    matlab> labels = SPECTF(:, 1); % labels from the 1st column
    matlab> features = SPECTF(:, 2:end);
    matlab> features_sparse = sparse(features); % features must be in a sparse matrix
    matlab> libsvmwrite('SPECTFlibsvm.train', labels, features_sparse);

    The tranformed data are stored in SPECTFlibsvm.train.
    按照上面的命令,代入自己的数据则可以达到效果。

    3.可以利用weka来转换,用weka打开csv文件,再将文件重新保存为libsvm格式。方便简单,经我测试的结果也是一致的。这个方法很好,多列属性也可行。
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  • 数据转化成libsvm所需要的格式;也可以将libsvm格式的数据转化成matlab版本所需要的数据,可以直接使用。
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  • 将数据转化libsvm格式用于libsvm和svmlight 将数据转化libsvm格式用于libsvm和svmlight将数据转化libsvm格式用于libsvm和svmlight1.下载FormatDataLibsvm.xls2....一般情况,将数据转换为l...

    将数据转化为libsvm格式用于libsvm和svmlight

    1.下载FormatDataLibsvm.xls

    一般情况,将数据转换为libsvm格式,都是通过FormatDataLibsvm.xls的宏命令来实现,由于FormatDataLibsvm.xls十分难找,此处贴上百度云盘链接,有需要自取。
    百度云盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1eABW7E4116MyJPvA0PTYaA
    提取码:ylau

    2.操作方法

    网上很多操作方法都是通过将数据复制到FormatDataLibsvm.xls中进行操作,此处的方法可以直接在原数据上进行操作,无需移动。
    (1)将文档用excel格式打开。注意此时的文档的格式应该不包含索引和特征名,特征值在前,最后一行为数据的标签。
    格式如下:

    在这里插入图片描述
    (2)将FormatDataLibsvm.xls文件打开,此时会让你选择是否启用编辑和启用宏,选择同意启用编辑,启用宏。此时你的两个excel表都应该在打开的状态。
    (3)切换到数据所在的excel,此时在操作说明搜索中,搜索宏,将会出现查看宏的选项,选择查看宏。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (3)选择查看宏之后,会出现两种选择,第一种是将libsvm转化为其他格式,第二种为将数据格式转化为libsvm格式,此处选择第二种,并点击执行,稍等片刻之后,数据将会被转化为libsvm格式,将其另存为txt格式,即转换成功!!!
    在这里插入图片描述
    (4)转换之后的格式如下,第一行为标签值,之后对应为 1:特征值 2:特征值…
    在这里插入图片描述
    (5)将转换之后的格式导入到svmlight中,导入成功!
    在这里插入图片描述

    3.关于libsvm和svmlight的一些资料

    如下,是我在进行libsvm和svmlight过程中,所查找和借鉴的一些资料,通过这些资料,我成功的实现了半监督分类,现将其罗列如下。

    libsvm

    libsvm下的windows版本中的工具的使用:https://www.cnblogs.com/codingmengmeng/p/6256382.html
    win10环境下python版libsvm的安装:http://www.mamicode.com/info-detail-2162669.html
    如何利用python使用libsvm:https://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3653823.html

    svmlight

    SVMlight使用指南 : https://zhuanlan.zhihu.com/p/94953790
    SVM Light 使用:https://blog.csdn.net/xdmdth/article/details/49587847?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task%20SVM%20Light%20使用
    svmlight使用说明:https://blog.csdn.net/chenxueying0728/article/details/38819661
    由于svmlight的下载需要翻墙,此处将我使用的win下的svmlight的资料分享出来,包括win下的svmlight安装包,和训练时的example数据。
    百度云盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1USS4i_LaECpHuKQFt1hfoQ
    提取码:u481

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  • 在使用libsvm的时候,数据格式是一个很大的问题,这个Excel利用宏的方式,将其属性值可以转换成直接libsvm可以用的方式;使用过程: 1.生成Label 1:value 2:value ….这种格式 将数组value1 value2在matlab里边选中...
  • ...1.网上有一个xls文FormatDataLibsvm.xls具有宏命令,可以利用其中的宏命令来实现。对于属性数据只有一二百的,这种工具简单方便。 2.对于一两千的就需要借助代码之类的工具了。 其实仔细看cjl

    转载自:https://wenku.baidu.com/view/af7b9d3787c24028905fc309.html

    有三种工具可用

    1.网上有一个xls文FormatDataLibsvm.xls具有宏命令,可以利用其中的宏命令来实现。对于属性数据只有一二百的,这种工具简单方便。

    2.对于一两千的就需要借助代码之类的工具了。

    其实仔细看cjlin的libsvm网站http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,从网站的Libsvm FAQ中有提到的格式转换的方法

    Q: How to convert other data formats to LIBSVM format?

    It depends on your data format. We have a simple C code to transfer space/colon separated format to libsvm format. Please contact us if needed.

    Alternatively, a simple way is to use libsvmwrite in the libsvm matlab/octave interface. Take a CSV (colon separated format) file in UCI machine learning repository as an example. We download SPECTF.train. Labels are in the first column. The following steps produce a file in the libsvm format.

    matlab> SPECTF = csvread('SPECTF.train'); % read a csv file

    matlab> labels = SPECTF(:, 1); % labels from the 1st column

    matlab> features = SPECTF(:, 2:end);

    matlab> features_sparse = sparse(features); % features must be in a sparse matrix

    matlab> libsvmwrite('SPECTFlibsvm.train', labels, features_sparse);

    The tranformed data are stored in SPECTFlibsvm.train.

    按照上面的命令,代入自己的数据则可以达到效果。

    3.可以利用weka来转换,用weka打开csv文件,再将文件重新保存为libsvm格式。方便简单,经我测试的结果也是一致的。这个方法很好,多列属性也可行。

    使用宏命令FormatDataLibsvm.xls将数据转成LIBSVM格式

    (2009-03-23 23:52:23)

    毕业设计做的是svm,虽然不是很新的东西,但是能把它弄懂也是好的。要加一点技术含量无非就是用一些搜素算法(遗传、蚁群。。。)加入svm去寻找最优的参数,对于本科生来说还能做一下前期的数据处理,当然是用一些统计方法咯,什么数据挖掘乱七八糟的网上套,没办法,中国的学术永远是这样,不会进步,看看神经网络在中国学术界盛行的时间之长就知道学术水平了,不想多说,只是想把我这次svm的经历写一下,确实学到了很多东西。

    因为也是通过网上的论坛还有其他帖子看懂的,可是觉得他们还写的不够详细,或者我自己太笨,所以想详细点从头到尾说一下,还有不明白的尽管问。。。可以交流。

    当然做svm首先就要把数据的格式处理好,这么多在excel里的数据用人工的方法输到txt里是不可能的,所以有两个办法:

    1,自己编一个小程序(C足够了)说说简单,编起来还是很麻烦的,虽然我专业和cs密切相关,但是真的不会。。。我们惰性很强,有现成的第二个方法干嘛还吃力不讨好?

    2,使用人家已经做好的一个类似于软件一样的FormatDataLibsvm.xls

    (里面包含一个宏命令),没有他你要苦一阵子。

    BTY,这个软件不好找,网上看了很多帖子,都是不能下载的,在别人博客上跪求几天也没人给,最后还是在一个隐晦的小网站下载下来了。哎,中国人就这样,自己有的东西就是不想共享出来,搞个p的学术啊。。。真是无语,要的联系我。

    其实这个软件就是一个excel工作薄,没什么奇特,打开它就会跳出来一个对话框,选“启用宏”就行了,其他不用管它,把你要的数据拷上去就好了,但是注意下格式,网上帖子也很多,照他们说的办吧。

    1,先运行FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元。

    2,再"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项(FormatDatatoLibsvm)-->执行,要选中这个然后运行就可以了 ,这时数据转换的问题就解决了,可是现在生成的数据是.xls格式,它还是不能做为libsvm的训练文件啊!还需要怎么转换呢?

    3,可以copy到一个记事本中即可。但是注意在用libsvm的时候要在命令行输入.txt后缀。

    注意,宏安全性应当设置为中或者低。输入数据的格式是

    条件属性a 条件属性b ... 决策属性

    7 5 ... 2

    4 2 ... 1

    输出数据格式是

    决策属性 条件属性a 条件属性b ...

    2 1:7 2:5 ...

    1 1:4 2:2 ...

    P.S. 在第2步时,执行下面还有另一个选项(FormatDatafromLibsvm)这个可以把libsvm数据的格式重新转回来,转到你第1步时刚拷贝到excel里的数据形式。

    展开全文
  • 网上已经看基本有三种方法,第一种是利用宏来实现,下载了这个...第三种是weka,打开.csv然后再保存为libsvm格式,然而weka3.9版本中并没有这个格式的选择。真心求解,已经困扰几天了。新手没有C币|-.-|,抱歉
  • 我把网站上的raw data已经转换了格式,即用即取。
  • 1.从UCI中下载.data数据和.names(数据信息描述),若用记事本打开会发现是用逗号分开的,且是乱的,这时候需要把它放到excel中去掉逗号,步骤如下: 一开始的格式: 用excel打开,依次点击数据-自文本-选择....

    参考博客:https://blog.csdn.net/qq_31781741/article/details/82666861

    1.从UCI中下载.data数据和.names(数据信息描述),若用记事本打开会发现是用逗号分开的,且是乱的,这时候需要把它放到excel中去掉逗号,步骤如下:

    一开始的格式:

    用excel打开,依次点击数据-自文本-选择.data文件-导入-下一步-Tab和逗号打钩-下一步-完成

    3.由于matlab只能识别数值型数据,因此需要将数据中的类别转化为数值,比如0和1,由于只考虑二分类,因此,在此我去掉了一类,只留下了两类。用替换功能进行替换,把 Iris-setosa(山鸢尾)替换为 0,把 Iris-versicolor替换为 1,如下:

    2.LIbsvm实现支持向量机第一步-数据转换成Libsvm能识别的标准形式,(带:的),需要先下载用带宏的excel标准表格,具体步骤如下

    先把类别数据放在最后一列,然后点击视图-宏-查看宏-选择Tolibsvm-执行,得到如下:

    4.把转换好格式的数据归一化

    先将刚刚的标准格式的excel数据另存为.txt文件,选择文本文件(制表符分割),确定。

    然后找到matlab运行时的路径下的安装包libsvm-3.23\windows文件夹有一个svm-scale.exe,该应用程序需要在windows cmd 里运行(按住windows+r,输入cmd即可)。

    将转换好的txt文本复制到该目录,将cmd里路径调至该文件夹(可将文件夹直接拖入cmd,手动输太xxx的长了)。

    若想讲将生成的归一化数据保存为文件,需要在后面加上想要保存的文件位置以及文件名即可。

    b.txt即为得到归一化的数据,Libsvm可以直接读取。

     

    展开全文
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数据转换成libsvm