これが私がやった方法です ここ 。私の記憶が正しければ、これはSVM最適化の デュアルフォーム がどのように機能するかに基づいています。
model = svmtrain(...);
w = (model.sv_coef' * full(model.SVs));
そしてバイアスは次のとおりです（そして私はなぜそれがネガティブなのか本当に覚えていません）：
bias = -model.rho;
次に、分類を行うために（線形SVMの場合）、N個のインスタンスとM個の特徴を持つN行M個のデータセット「特徴」の場合、
predictions = sign(features * w' + bias);
カーネルが線形でない場合、これは正しい答えを与えません。
詳細については、libsvmのマニュアルから 線形SVMの主変数wを生成するにはどうすればよいですか？ を参照してください。