本文探讨了如何使用MATLAB实现SVM的参数拟合，包括选择核函数如径向基函数，并展示了如何进行基于SVM的线性回归分析，如epsilon-SVR，用于预测连续变量。文章强调了在实际应用中选择合适的SVM方法和参数的重要性。
基于SVM的参数拟合与线性回归分析
支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析中的方法。通过最大化分类或回归边界与样本之间的间隔距离，SVM能够在高维空间中对数据进行有效的划分。本文将介绍如何使用MATLAB进行SVM的参数拟合和基于SVM的线性回归分析。
SVM的参数拟合
在SVM的参数拟合过程中，我们需要选择SVM的核函数以及相关的参数。其中，径向基函数（RBF）是SVM中应用最为广泛的一种核函数。在MATLAB中，我们可以利用fitcsvm函数进行SVM的拟合。以下是一个简单的例子：
% 导入数据集
load fisheriris
X = meas(:,1:2)
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