基于支持向量机（SVM）的参数拟合和线性回归分析

基于支持向量机（SVM）的参数拟合和线性回归分析

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域中常用的分类和回归算法。它的主要思想是通过找到最优超平面，将不同类别的样本尽可能分开。在本篇文章中，我们将介绍如何使用支持向量机进行参数拟合和线性回归分析，并提供相应的MATLAB源代码。

1. 数据准备

首先，我们需要准备用于参数拟合和线性回归分析的数据。假设我们有一组输入特征向量X和对应的输出标签Y。这些数据可以是从实际问题中收集到的，或者是通过模拟生成的。

在MATLAB中，我们可以使用矩阵来表示输入特征向量X和输出标签Y。假设我们有m个样本和n个特征，那么X是一个m×n的矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征。Y是一个m×1的列向量，每个元素对应于X中相同行的样本的输出标签。

下面是一个示例代码片段，演示如何准备数据：

% 输入特征向量
X = [1 2; 2 3