基于支持向量机（SVM）回归的matlab演示程序

资 源 简 介

基于支持向量机（SVM）回归的matlab演示程序

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习方法，不仅适用于分类问题，还可以用于回归任务。在Matlab中，SVM回归的实现可以通过内置函数轻松完成，使其成为数据拟合和预测建模的有力工具。

SVM回归的基本原理 SVM回归的核心思想是通过寻找最优超平面来拟合数据，同时最小化预测误差。与分类不同，SVM回归允许一定的误差容忍度（通常由ε-不敏感损失函数控制），使得模型在拟合数据时更加鲁棒。

Matlab中的实现 Matlab提供了`fitrsvm`函数专门用于SVM回归建模。该函数支持多种核函数（如线性核、高斯核等），并能通过交叉验证优化超参数（如惩罚系数C和核参数）。使用该函数时，通常需要先准备训练数据，然后调整模型参数以提高预测精度。

应用场景 SVM回归在金融预测、医学数据分析、工程建模等领域有广泛应用。其优势在于能够处理非线性数据，并且在小样本情况下仍能保持较好的泛化能力。

通过合理选择核函数和调整参数，SVM回归可以在Matlab中高效地实现复杂的数据拟合任务。