MATLAB实现的LSSVM快速原型验证系统

资 源 简 介

本项目提供基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的MATLAB实现，集成数据预处理、模型训练、参数优化与可视化功能，助力用户快速完成小规模数据集的回归与分类任务验证。

详 情 说 明

基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的快速原型验证系统

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）原型验证系统，专门针对小规模数据集的回归和分类任务进行优化。系统集成了数据预处理、模型训练、参数优化和结果可视化四大核心模块，旨在为用户提供一个高效、直观的算法验证平台。通过本项目，用户可以快速理解LSSVM的工作原理，并在不同数据集上评估其性能表现，特别适用于教学演示和算法原理验证场景。

功能特性

• 完整的LSSVM算法实现：支持基于最小二乘原理的支持向量机算法
• 双任务模式：同时支持回归任务和分类任务
• 参数优化机制：内置正则化参数gamma和RBF核函数参数sigma的优化功能
• 交叉验证评估：采用交叉验证方法进行模型性能评估
• 全面的可视化支持：提供训练过程曲线、决策边界（2D数据）、预测值与真实值对比图等多种图表
• 用户友好接口：简化参数设置流程，支持快速实验配置

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备n×m维数值矩阵，其中n为样本数量，m为特征维度
2. 标签数据：准备n×1维向量，回归任务使用连续值，分类任务使用离散类别标签
3. 测试数据：（可选）准备与训练集格式相同的测试数据矩阵

参数设置

• 正则化参数gamma：控制模型复杂度和过拟合程度
• 核函数参数sigma：RBF核函数的宽度参数（仅适用于RBF核）

运行流程

1. 加载训练数据和标签数据
2. 设置模型参数（gamma、sigma等）
3. 执行模型训练过程
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 查看性能评估结果和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上（针对小型数据集优化）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含数据加载与预处理、模型参数配置、LSSVM训练过程执行、预测结果生成、性能指标计算以及多种可视化图表绘制等完整功能流程。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路顺畅执行。