MATLAB LS-SVM工具箱：最小二乘支持向量机完整实现

资 源 简 介

本MATLAB工具箱专为最小二乘支持向量机（LS-SVM）设计，提供分类与回归算法实现，支持线性核、多项式核、RBF核等多种核函数，适用于数据建模与模式识别任务。代码简洁高效，适合机器学习研究与应用。

详 情 说 明

LS-SVM 工具箱 (Least Squares Support Vector Machine Toolbox)

项目介绍

本工具箱是一个专门用于实现最小二乘支持向量机（LS-SVM）的MATLAB工具集。项目提供了完整的LS-SVM分类和回归算法实现，包含核函数选择、参数优化、数据预处理等模块，旨在为研究者和工程师提供一个高效、易用的机器学习工具。

功能特性

• 完整算法实现：支持LS-SVM分类和回归任务
• 多种核函数：线性核、多项式核、RBF核等多种核函数选择
• 参数优化：内置交叉验证、网格搜索等参数优化方法
• 数据预处理：提供数据标准化、特征缩放等工具
• 可视化分析：决策边界图、误差分布图、学习曲线等可视化功能
• 详细文档：包含完整的演示案例和使用说明

使用方法

基本使用流程

1. 准备训练数据和标签
2. 设置模型参数（正则化参数、核参数等）
3. 训练LS-SVM模型
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 评估模型性能并可视化结果

示例代码

% 加载数据 load('dataset.mat');

% 设置参数 parameters.gamma = 10; % 正则化参数 parameters.sigma = 0.5; % RBF核参数

% 训练模型 model = lssvm_train(X_train, y_train, parameters);

% 预测 predictions = lssvm_predict(model, X_test);

% 评估 accuracy = lssvm_evaluate(y_test, predictions);

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 仅支持MATLAB运行环境
• 建议内存4GB以上

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能模块，包括数据预处理、模型训练、参数优化和结果可视化等完整流程。该文件通过模块化设计实现了LS-SVM算法的分类与回归任务，支持多种核函数选择和自动参数调优，同时提供了示例数据和演示案例以供用户快速上手。