要运行SVM程序，您可以使用以下几种方法：
OpenCV3.0中的SVM分类器
该程序是专为OpenCV3.0设计的，可以直接运行，解决了OpenCV3.0与OpenCV2之间的兼容性问题。
程序包含训练、识别精度计算、识别匹配等过程，结果以界面GUI形式展示。
libSVM
libSVM是用标准的C/C++编写的，通常在控制台下进行编译和运行。
主要工具包括`svm-scale.exe`（用于数据缩放归一化）、`svm-train.exe`（用于训练数据并生成model模型）和`svm-predict.exe`（用于预测）。
SVM_light
SVM_light是SVM的一种实现，由Joachims开发，是一个高效且灵活的库，适合处理大规模数据集。
SVM_light提供了可以直接在Windows操作系统上运行的SVM学习和测试程序。
SVM Light工具箱的Matlab接口
SVM Light工具箱的Matlab接口已经编译好，可以直接使用，支持64位和32位系统。
首次启动脚本
SVM支持使用首次启动脚本来运行配置命令，建议使用首次启动脚本执行配置任务，如网络设置和SSH密钥授权。
LIBSVM
LIBSVM是台湾大学林智仁教授等开发的软件包，提供了编译好的Windows执行文件，也提供了源代码。
使用LIBSVM时，需要准备数据集并转化为LIBSVM支持的数据格式，然后进行数据缩放、选择核函数、交叉验证和模型训练等步骤。
根据您的具体需求和系统环境，您可以选择上述方法中的任意一种来运行SVM程序。如果您使用的是MATLAB，还可以直接添加SVM工具箱并使用其中的函数进行SVM的学习和预测。