1） 從LIBSVM的官網http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下載最新版本的LIBSVM，當前版本為libsvm-3.18.zip
2） 解壓壓縮包到電腦上一位置，如：C:\Program Files\libsvm-3.18
3） 假設你使用的是64位的操作系統和matlab。此時將libsvm-3.18文件夾下的windows目錄添加到matlab目錄中。即在matlab目錄中添加：C:\ProgramFiles\libsvm-3.18\windows。因為windows下包含了matlab可執行的二進制文件libsvmread.mexw64/libsvmwrite.mexw64/svmpredict.mexw64/svmtrain.mexw64
4） 假設你使用的是32位操作系統和matlab，則需要自己編譯相應的二進制文件。
在matlab命令窗口輸入
>>mex –setup
這時matlab會提示你選擇編譯mex文件的c/c++編譯器（先輸入n，再選擇對應的編譯器）。
選擇一個你電腦上安裝的c/c++編譯器，例如Microsoft Visual C++ 2010
將matlab當前目錄設置為：cd ‘C:\Program Files\libsvm-3.18\matlab’
輸入命令make
這時你會看到當前目錄生成了二進制文件（4個）：
libsvmread.mexw32
libsvmwrite.mexw32
svmpredict.mexw32
svmtrain.mexw32
將當前目錄添加到matlab路徑中即可。
5） 例子一個測試
注意到libsvm-3.18下有一個數據文件，名稱為heart_scale。這是一個libsvm格式的數據文件。可使用libsvmread函數將其轉化為matlab格式。
可使用以下命令測試：
[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); % test the trainingdata
如果出現一行：Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)。就說明成功了。就可以在matlab中使用svm了。
6) 因為svmtrain和原Matlab中自帶的函數有沖突所以，通過如下命令顯示正在使用的是哪個版本的svmtrain函數
which svmtrain
7) 因為libsvm中的svmtrain函數與Matlab中的svmtrain函數重名，當安裝libsvm后又想使用matlab自帶的svmtrain函數時，可以將3)中添加的路徑放到末尾。