【lssvm分类】基于最小二乘支持向量机lssvm实现数据分类matlab代码

1 简介

2 部分代码

%LS-SVM模型参数初始化
clc
clear
aa=xlsread('数据集.xlsx')
%% 重构矩阵
P=aa(:,1:2);
T=aa(:,3);
type = 'f';
kernel='RBF_kernel';
preprocess='original';
gam = 3;
sig2 = 0.6;
%进行模型训练
model = initlssvm(P,T,type,gam,sig2,kernel);
model = trainlssvm(model);
%回归预测
predictlabel = simlssvm(model,P);
%% 预测结果分析
[m,n]=size(predictlabel);
figure
subplot(2,1,1)
plot(1:m,predictlabel,'ob',1:m,T,'*r');
legend('预测值','实际值');
ylabel('分类','FontSize',12);
title('SVM')
grid on;
subplot(2,1,2)
plot(1:m,predictlabel-T,'-*r');
ylabel('error','FontSize',12);
legend('预测值error');
[M,b,r]=postreg(predictlabel,T)

3 仿真结果

4 参考文献

[1]周霞. 基于LSSVM的两种分类器的实现与比较[J]. 电脑知识与技术, 2011(10X):3.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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