最小二乘支持向量机分类例子.rar

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最小二乘支持向量机分类程序实例,使用lssvm工具箱,安装好后,直接可以运行,包含注释,matlab程序源代码,简单易懂的分类例子,.m文件格式
最小二乘支持向量机分类例子.rar
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内容介绍
X = 2.*rand(100,2)-1; Y = sign(sin(X(:,1))+X(:,2)); %函数1或者-1,表示分类 %需要两个训练参数 gam = 10;% γ 正则化参数,确定训练误差之间的取舍最小化和平滑度 sig2 = 0.4;%在一般情况下是高斯RBF核 带宽的方σ 2 type ='classification'; [alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'});%高斯RBF核 % prelssvm函数处理原始数据, postlssvm函数用于预报,这两个是默认函数 %使用下面两段代码会有不同的相果 % [alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel','original'});%原始的 % [alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel','original'});%预处理 % simlssvm会使用 Xt = 2.*rand(10,2)-1;%测试数据 Ytest = simlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b},Xt);%分类 plotlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b});
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