本文介绍了如何使用MATLAB实现基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）进行数据回归预测。通过预处理UCI数据集，定义LSSVM模型，用粒子群算法调整参数，训练模型并在测试集上评估，展示预测结果，以理解算法的原理和应用。
基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种有效的数据回归预测方法。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现该算法，包括数据预处理、模型训练和测试等步骤。
首先，我们需要准备一些样本数据并进行预处理。在这里，我们选择了UCI Machine Learning Repository中的“Concrete Compressive Strength Data Set”数据集。我们可以使用MATLAB中的csvread函数读取数据，并将其分为训练集和测试集。
data = csvread('concrete.csv');
x_train = data(1:700
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