SVM移植到C++工程

      最近搞了一段時間SVM，想用它來分類。我提前的特徵是映像的HOG特徵，採樣資料是2340維的向量。網上描述libsvm的文章鋪天蓋地，幾乎都是一樣的，最噁心的是大多數都是說出了大體流程，很少有人說具體步驟的。即使有也是在使用 svm-train, svm-scale, svm-predict 等可執行檔。

       經過一番摸索，終於成功的移植到了自己的程式中。有幾個細節問題如下：

1、資料的scale處理

      之前用libsvm和opencv裡面的cvSvm都不能得到自己想要的結果，如果換成簡單的樣本資料，可以很好的分類，但是換成我的2340維的資料之後，結果就不對了，分類全是-1，有時候全是1。問題出現的原因是，特徵資料沒有歸一化處理，這樣會使大特徵吃掉小特徵，在BP神經網路裡也存在類似的問題。很多文章裡只是說做scale有助於參數的選擇和解SVM的速度，其實，完全可以說的重要一些，對於資料相差比較大的情況下，不做scale處理，將得不到正確的分類結果。

      libsvm的源碼裡面有這部分的原始碼，但是太羅嗦了，他需要傳遞的參數也比較難懂。其實大可不必這麼麻煩，這部分僅僅就是做了一個縮放處理，一個小函數即可搞定。

2、分類或者預測操作

      libsvm的源碼裡面有這部分的檔案svm-predict.c，程式實現的有點複雜，其實完全可以簡化成一行代碼。就是用函數svm_predict，傳入兩個參數，分別是載入進來的model檔案和歸一化之後的特徵資料檔案。