题外话：终于又想起来写博客了。。。主要是今天看到别人的话，觉得自己遇到的问题不记下来，万一下一次在遇到，可能我就忘了怎么解决了。

     最近想要运用SVDD算法，但是发现网上的教程比较少，或者说不太适合我这种新手。刚好今天解决了，所以写一下给像我一样的小白做个参考。

一、下载

 在官网上下载https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/，但是我一开始没找到，附图。libsvm和libsvm-svdd都要下载。

二、运行

 2.1测试libsvm

防止出错，我想先试着运行下载的libsvm。如果你的libsvm有效，可以直接跳过2.1。

测试方法一：解压后，将libsvm文件夹中的heart_cale文件放入Windows文件夹（我下载的是libsvm-3.22），然后将matlab的当前路径设置为windows所在的路径，如下图。

依次输入如下命令：

>> [heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread('heart_scale');
>> 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);

如果成功的话，结果如图：

测试方法二：运行make.m文件，出现sucess，如下图。

可试着输入svmtrain,结果中的-s没有5、6、7.如下图。（与后面的SVDD测试有关）

2.2 测试LIBSVM-SVDD

成功运行libsvm之后，只需要进行下面两个步骤，就可以运行svdd了。

• 将libsvm-svdd的matlab文件夹中的文件svmtrain.c替换libsvm的matlab文件夹中的同名文件；
• 将libsvm-svdd中的svm.cpp、svm.h、svm-train.c这3个文件替换libsvm文件夹下的相同文件。

此时再次运行make.m文件，仍然成功，而且输入svmtrain,发现-s显示了5、6、7.如下图。就这样能够使用libsvm-svdd啦！