基于MATLAB的最小乘支持向量机数据分类

基于MATLAB的最小乘支持向量机数据分类

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于数据分类和回归分析。其中，最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是SVM的一种变体，它通过最小化平方误差的方式进行分类。

在本文中，我们将使用MATLAB实现最小乘支持向量机进行数据分类。我们将首先介绍LS-SVM的原理，然后给出MATLAB代码实现。

LS-SVM的原理如下：

1. 对于给定的训练数据集，LS-SVM通过构建一个最优超平面来实现数据的分类。
2. 首先，将训练数据映射到高维特征空间中，通过选择合适的核函数来实现映射。
3. 在特征空间中，LS-SVM通过最小化误差和正则化项的和来求解最优超平面的参数。
4. 最后，根据参数计算新样本点的输出值，从而实现数据的分类。

下面是使用MATLAB实现最小乘支持向量机进行数据分类的代码：

% 步骤1：准备训练数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;