MATLAB实现的LS-SVM岭回归预测与分类系统

资 源 简 介

本项目提供基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）与岭回归结合的机器学习工具，支持回归预测和分类任务。通过正则化技术防止过拟合，集成数据预处理、参数优化与模型训练功能，提升模型泛化能力。

详 情 说 明

基于最小二乘支持向量机的岭回归预测与分类系统

项目介绍

本项目实现了一个结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）与岭回归正则化技术的多功能机器学习工具。系统能够同时处理回归预测和分类任务，通过正则化技术有效防止过拟合，提高模型泛化能力。该系统支持完整的机器学习流程，包括数据预处理、参数优化、模型训练、结果预测和性能评估。

功能特性

• 双重任务支持：统一框架处理回归预测和分类问题
• 正则化技术：采用岭回归正则化防止过拟合，增强模型鲁棒性
• 核函数灵活选择：支持线性核、高斯核和多项式核等多种核函数
• 完整流程覆盖：包含数据预处理、模型训练、预测评估全流程
• 可视化分析：提供预测结果对比图和决策边界可视化
• 性能评估全面：回归任务输出均方误差，分类任务提供准确率和混淆矩阵

使用方法

数据准备

• 训练数据：m×n维数值矩阵，m为样本数，n为特征维度
• 标签数据：回归任务为连续值向量，分类任务为离散类别标签
• 测试数据：与训练集特征维度一致的数值矩阵

参数设置

• 正则化参数λ：控制模型复杂度和过拟合程度
• 核函数类型：可选择线性核、高斯核或多项式核
• 核参数：根据选择的核函数设置相应参数（如高斯核的带宽参数）

运行流程

1. 加载训练数据集和标签数据
2. 设置模型参数（正则化参数、核函数类型等）
3. 训练LS-SVM岭回归模型
4. 使用测试数据进行预测
5. 评估模型性能并可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、模型参数配置、最小二乘支持向量机与岭回归的联合训练过程、预测结果生成、性能指标计算以及结果可视化。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保机器学习流程的完整执行。