MATLAB最⼩⼆乘支持向量机工具箱 LSSVM Toolbox

资 源 简 介

本⼯具箱提供完整的LSSVM算法，包括分类与回归两大核⼼功能。支持⾃动调参、多核函数选择与交叉验证，并配有可视化界⾯，适用于MATLAB环境下的机器学习任务。

详 情 说 明

LSSVM工具箱

项目介绍

LSSVM工具箱是一款基于最小二乘支持向量机（LSSVM）算法的完整机器学习工具包，集成了分类与回归两大核心功能模块。工具箱采用高效的序列最小优化算法（SMO），结合核函数映射技术，提供从数据预处理、模型训练、参数调优到结果分析的全流程解决方案。支持多种核函数选择，配备图形化交互界面，可直观展示训练过程与预测结果，适用于模式识别、数据预测等多种机器学习应用场景。

功能特性

• 双模学习能力：提供分类与回归双模式支持，适应不同任务需求
• 智能参数优化：内置自动参数调优算法，支持交叉验证超参数搜索
• 多核函数支持：线性/多项式/RBF/Sigmoid等主流核函数
• 可视化分析：决策边界、学习曲线、残差分析等图形化展示
• 模型管理：支持模型导出导入及批量预测功能
• 异常检测：集成异常检测模块与模型性能评估工具

使用方法

1. 数据准备：准备数值型训练矩阵（N×D）和对应标签向量（N×1）
2. 参数设置：设置正则化参数、核函数类型及相关参数
3. 模型训练：调用训练接口进行模型学习
4. 预测评估：使用测试集进行预测并获取准确率、均方误差等指标
5. 结果分析：查看可视化图表并进行模型优化

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 内存：4GB以上（建议8GB）
• 硬盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能模块，实现了数据加载与预处理、模型参数初始化配置、最小二乘支持向量机分类回归算法执行、模型训练过程控制、核函数映射计算、序列最小优化算法迭代、预测结果生成与评估指标计算、可视化图形绘制以及模型文件导出等完整流程。通过调用各功能子模块，完成从数据输入到模型输出的全自动机器学习任务处理。