MATLAB实现的简易最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归与分类演示系统

资 源 简 介

该项目为MATLAB环境下开发的最小二乘支持向量机(LS-SVM)演示工具，支持线性/非线性回归分析与二分类任务，集成RBF核与线性核参数选择功能，适用于机器学习算法教学与基础数据建模场景。

详 情 说 明

简易最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归与分类演示系统

项目介绍

本项目实现了一个基础的最小二乘支持向量机算法演示工具，主要用于教学演示和算法理解。通过矩阵求解技术和核函数映射技术，系统能够有效处理回归分析和二分类问题，并提供直观的可视化结果。

功能特性

• 回归分析：支持线性与非线性数据的最小二乘支持向量机回归
• 模式识别：实现基于最小二乘支持向量机的二分类问题求解
• 核函数支持：提供RBF核函数与线性核函数，支持参数灵活配置
• 性能评估：计算分类准确率、回归均方误差等关键指标
• 可视化展示：显示原始数据分布、决策边界和回归曲线

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M矩阵）和标签数据（N×1向量）
2. 参数设置：指定核函数类型（线性或RBF）、正则化参数gamma和RBF核带宽sigma
3. 模型训练：系统自动求解模型参数（支持向量系数alpha和偏置项b）
4. 结果分析：查看预测结果、性能指标和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持矩阵运算的基本环境

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要包括数据加载与预处理、模型参数配置界面、最小二乘支持向量机训练过程、预测结果计算、性能指标评估以及多种可视化图形的生成。该文件整合了完整的算法流程，从数据输入到结果展示的全套功能，用户可通过交互方式设置不同参数来观察模型性能变化。