基于MATLAB的最小二乘支持向量机(LSSVM)分类与回归仿真系统

资 源 简 介

本项目实现LSSVM算法的完整仿真系统，支持非线性函数拟合和预测的回归分析，以及高效的分类任务。通过MATLAB优化计算流程，提供直观的图形界面和详细的结果展示。

详 情 说 明

基于最小二乘支持向量机的分类与回归仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的LSSVM（最小二乘支持向量机）仿真系统，专门用于解决模式识别和回归分析问题。系统采用最小二乘法原理对传统支持向量机进行改进，将不等式约束转化为等式约束，有效提高了计算效率。通过核函数映射技术，系统能够处理复杂的非线性分类和函数拟合任务。

功能特性

• 双重应用模式：支持回归分析（非线性函数拟合预测）和模式识别（二分类/多分类）
• 灵活核函数选择：提供线性核、多项式核、RBF核等多种核函数选项
• 参数优化机制：内置正则化参数和核参数优化流程
• 全面验证体系：包含模型训练、测试验证和性能评估完整流程
• 丰富可视化展示：生成决策边界图、拟合曲线图、误差收敛图等直观结果
• 多维度性能指标：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

准备训练数据（特征矩阵m×n维，标签向量m×1维）和测试数据（特征维度与训练集相同）

参数设置

配置模型参数包括：

• 正则化参数gamma
• 核函数类型（线性/多项式/RBF）
• 核函数参数（如RBF核的sigma值）

执行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 选择核函数类型并设置相应参数
3. 执行模型训练过程
4. 对测试数据进行预测
5. 评估模型性能并生成可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备统计学和机器学习工具箱
• 支持矩阵运算和图形绘制功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据预处理、模型参数配置、训练过程执行、预测结果生成以及性能可视化展示。该文件实现了完整的LSSVM算法流程，用户可通过修改输入参数轻松切换分类与回归模式，选择不同核函数，并获取相应的训练模型和预测结果。程序还提供了结果可视化功能，能够直观展示决策边界、拟合曲线等关键信息。