在C++中選擇核函數通常是通過設置SVM模型參數來實現的。SVM模型中的核函數參數可以通過設置svm_parameter結構體中的kernel_type屬性來選擇。常見的核函數包括線性核函數（LINEAR）、多項式核函數（POLY）、高斯核函數（RBF）等。以下是一個簡單的示例代碼，展示如何在C++中選擇高斯核函數：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <svm.h>
int main() {
std::vector<svm_node> x = { {1, 0}, {2, 0}, {3, 0} };
std::vector<double> y = {1, -1, 1};
svm_parameter param;
param.svm_type = C_SVC;
param.kernel_type = RBF; // 選擇高斯核函數
param.gamma = 0.5; // 設置高斯核函數的gamma參數
svm_problem prob;
prob.l = x.size();
prob.y = y.data();
prob.x = new svm_node*[prob.l];
for (int i = 0; i < prob.l; i++) {
prob.x[i] = x.data();
}
svm_model* model = svm_train(&prob, ¶m);
delete[] prob.x;
svm_free_and_destroy_model(&model);
return 0;
}
在上面的示例代碼中，我們選擇了高斯核函數，并設置了gamma參數為0.5。通過設置svm_parameter結構體中的kernel_type屬性和對應的參數，可以選擇不同的核函數來訓練SVM模型。更多關于C++中SVM模型參數的設置和使用，請參考LibSVM的官方文檔。
