基于最小乘支持向量机（LS-SVM）的数据分类代码（Matlab实现）

基于最小乘支持向量机（LS-SVM）的数据分类代码（Matlab实现）

最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的分类算法，在解决分类问题时具有优秀的性能和可解释性。本文将为您提供一个基于LS-SVM的数据分类的Matlab代码示例。

% 步骤 1: 数据准备
% 在开始编写LS-SVM分类器之前，首先需要准备数据集。这里假设您已经拥有一个已经准备好的数据集，其中包含N个样本和M个特征。

% 假设您的数据集存储在变量X中，标签存储在变量y中（1或-1表示两个类别）。

% 步骤 2: 训练LS-SVM分类器
% 在这一步骤中，我们将使用LS-SVM算法对数据进行训练，以构建分类模型。

% 设置模型参数
gamma = 0.1;  % RB