改进的最小二乘支持向量机预测算法matlab源码

改进的最小二乘支持向量机预测算法matlab源码

在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种成功应用广泛的算法，在众多应用领域都能见到它的影子。然而，仍有许多研究者继续探索如何改进SVM算法，以进一步提高其性能和应用价值。其中，最小二乘支持向量机（LS-SVM）就是一种在数据样本较少、数据噪声较大时表现出色的算法。

本文介绍一种基于飞蛾扑火算法改进的LS-SVM预测算法，并提供对应的matlab源码实现。该算法主要通过优化支持向量的选取和核函数参数的确定来提高模型的预测精度。相对于传统SVM算法，该算法具有更好的鲁棒性和泛化能力。

下面是基于飞蛾扑火算法改进的LS-SVM预测算法的matlab源码：

%% 最小二乘支持向量机预测算法
% 输入：trainData-训练数据；trainLabel-训练标签；testData-测试数据；C-惩罚参数；sigma-核函数参数
% 输出：predictLabel-预测标签

function predictLabel = LS_SVM(trainData,trainLabel,testData,C,sigma)
[datasetSize,dataDim] = size(trainData);
H = diag(trainLabel)*kernelMatrix(trainData,trainData,sigma)*diag(trainLabel);
f = -ones(datasetSize,1);
A = [];
b = [];
Aeq = trainLabel';
beq = 0;
lb = zeros(datasetSize,1);
ub = C*ones(datasetSize,1);

alpha = quadprog(H,f,A,b,Ae