本文介绍了如何使用MATLAB实现基于最小乘支持向量机（LS-SVM）的数据分类。内容包括数据集的准备、模型训练、RBF核函数的选择、超参数设置、新数据的预测以及决策边界的可视化。LS-SVM通过求解最小二乘问题进行分类，通过调整超参数可以优化分类性能。
基于最小乘支持向量机实现数据分类的MATLAB代码
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是SVM的一种变体，它通过求解一个最小二乘问题来进行分类。在本篇文章中，我们将使用MATLAB实现基于最小乘支持向量机的数据分类。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个二维数据集，其中包含两个类别。我们将使用MATLAB的内置函数randn生成一些随机数据作为示例。
% 生成随机数据
rng(1); % 设置随机种子，以确保结果可重现
X1 = [randn(</
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