libsvm中svmtrain返回参数

如果使用svmtrain函数的时候，输入参数中含有-v，选择交叉验证，那么函数返回值是一个值，表示的是交叉验证分类的正确率或者是回归的误差；
如果使用svmtrain函数的时候，输入参数中不含有-v，这时候svmtrain函数返回的是一个结构体，主要包含了以下信息：

-Parameters: 一个5 x 1的矩阵，从上到下依次表示：
　　　　-s SVM类型（默认0）；
　　　　-t 核函数类型（默认2）
　　　　-d 核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)；
　　　　-g 核函数中的r(gamma）函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数)；
　　　　-r 核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-nr_class: 表示数据集中有多少类别，比如二分类时这个值即为2。
-totalSV: 表示支持向量的总数。
-rho: 决策函数wx+b中的常数项的相反数（-b）。
-Label: 表示数据集中类别的标签，比如二分类常见的1和-1。
-ProbA: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。
-ProbB: 使用-b参数时用于概率估计的数值，否则为空。
-nSV: 表示每类样本的支持向量的数目，和Label的类别标签对应。如Label=[1; -1],nSV=[63; 67]，则标签为1的样本有63个支持向量，标签为-1的有67个。
-sv_coef: 表示每个支持向量在决策函数中的系数。
-SVs: 表示所有的支持向量，如果特征是n维的，支持向量一共有m个，则为m x n的稀疏矩阵。

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