利用MATLAB实现基于最小二乘支持向量机的多维pyrim数据回归分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，运用最小二乘支持向量机对多维pyrim数据进行非线性回归预测。系统提供完整数据处理流程，包括自动加载、标准化预处理、模型训练与测试预测功能，为化学信息学数据分析提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于最小二乘支持向量机的多维Pyrim数据回归分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性回归预测系统，专门用于处理多维pyrim数据。系统能够自动加载并预处理pyrim数据集，通过最小二乘支持向量机算法训练回归模型，并对测试数据进行预测。项目集成了数据标准化、模型参数优化、回归性能评估等核心模块，能够输出预测结果及模型性能指标，为pyrim数据的回归分析提供完整的解决方案。

功能特性

• 数据预处理：自动加载pyrim数据集，进行数据标准化和缺失值处理
• 模型训练：基于最小二乘支持向量机算法构建回归模型
• 参数优化：采用交叉验证技术优化模型超参数
• 性能评估：提供多种回归性能指标（均方误差、决定系数等）
• 结果可视化：生成实际值vs预测值散点图、残差分布图等可视化图表

使用方法

1. 准备输入数据：pyrim数据集（多维特征矩阵与对应标签向量）
2. 配置模型参数：设置核函数类型、正则化参数等超参数
3. 设定训练/测试集划分比例或交叉验证配置
4. 运行系统进行模型训练和预测
5. 查看输出的预测结果、误差分析报告和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：统计与机器学习工具箱、优化工具箱

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、最小二乘支持向量机模型训练、超参数优化、预测分析以及结果可视化。该文件集成了完整的回归分析流程，能够自动完成从数据准备到模型评估的全过程，并生成详细的性能报告和图表输出。