事情的起因当然是因为一个错误，我平时一直在windows下用libsvm，当把程序放到安装了Ubuntu的服务器上就报错了，错误如下：

Error using svmtrain (line 233)

Y must be a vector or a character array.

这个错误出现在matlab自带svmtrain文件，没有调用libsvm下的相应文件，以错误提示为关键词搜索，网上的解释大多是建议添加libsvm文件夹到当前工作目录，添加后仍没有变化。

于是改变搜索关键词为“linux下使用libsvm”，网上的解释为需要从新编译，即命令行下进入libsvm所在目录运行make，但有时会出现错误，结果就遇到了，错误提示是：

g++ -Wall -Wconversion -O3 -fPIC -c svm.cpp

make: g++: Command not found

make: *** [svm.o] Error 127

解决办法是安装g++编译器，在命令行输入 sudo apt-get install g++，注意此时需要有root权限，事实上这一步之前我并不知道g++编译器是何物，所以按照网上的介绍，为了安装g++编译器我还需要安装build-essential package，方法是在命令行依次执行如下：

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

$ sudo apt-get install build-essential

$ gcc -v

$ make -v

因为现在我的libsvm已经正常运行，所以安装build-essential这一步的必要性无从验证，如果直接sudo apt-get install g++不报错的化，这一步可以省掉。

接下来在matlab命令行中，进入libsvm目录下的matlab目录，执行make，然后当然要把libsvm目录set path到工作目录下就可以.m文件中调用的svmtrain命令了。

其实我在这一步之前还走了一段弯路，因为搜索的关键词是“linux下使用libsvm”，所以网上的讲解是在命令行下进入libsvm目录然后执行make，之后在这一目录下可以用命令行进行训练，而命令行的调用格式是"./svm-train heart_scale"，注意“./”不能少，而svm-train在.m文件中无法调用，我一度想把.mat文件中的特征转换成文本文件，格式如下“类别标签 1：第一维特征 2：第二维特征 ...“。后来想到需要调用的svmtrain在libsvm目录下的matlab目录中，重要的是该文件夹下还有一个make.m文件，于是在matlab命令行下运行他就ok了。