支持向量机非线性回归通用源码

资 源 简 介

支持向量机非线性回归通用源码

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法，不仅可用于分类问题，也能有效解决回归任务。在非线性回归场景中，SVM通过核技巧将数据映射到高维空间，从而实现对复杂函数关系的建模。

核心思路是利用核函数隐式地将输入数据转换到高维特征空间，然后在高维空间执行线性回归。常用的核函数包括高斯核(RBF)、多项式核等，它们能有效捕捉数据中的非线性模式。算法通过优化目标函数来寻找最佳拟合曲面，同时控制模型复杂度防止过拟合。

该MATLAB实现考虑了通用性设计，既能处理标准回归问题，也能适应不同的核函数选择。通过调整惩罚参数和核参数，用户可以平衡模型复杂度与拟合精度。典型应用场景包括金融时间序列预测、工程数据建模、科学实验数据分析等，特别适合中小规模数据集且具有复杂非线性关系的问题。