基于误差的支持向量机和偏最小二乘相结合的非线性建模附Matlab代码

基于误差的支持向量机和偏最小二乘相结合的非线性建模附Matlab代码

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）是两种常用的非线性建模方法。本文将介绍如何将基于误差的支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）和偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）相结合，实现更准确的非线性建模。同时，我们将提供相应的Matlab代码实现。

LS-SVM是SVM的一种变体，通过最小化回归误差的平方和来拟合非线性数据。PLS是一种多元线性回归方法，在建模过程中考虑了输入特征和目标变量之间的相关性。结合这两种方法，可以在LS-SVM的基础上引入PLS的特征提取能力，进一步提高建模的准确性。

以下是基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模的Matlab代码示例：

% 步骤1：加载数据
load('data.mat'); % 加载数据集，包括输入特征X和目标变量Y