MATLAB实现支持向量机回归（SVR）进行多输入单输出预测

支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）是一种强大的机器学习算法，适用于解决回归问题。在本文中，我们将使用MATLAB实现SVR算法，以进行多输入单输出的预测。

SVR是在支持向量机分类算法的基础上发展而来的。它通过在特征空间中构建一个超平面，将输入数据映射到高维空间中，从而进行回归预测。SVR的目标是在保持预测误差最小的同时，使得预测值与真实值之间的差异尽可能小。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有多个输入特征（X1，X2，…，Xn）和对应的输出标签（Y）。可以将数据集表示为一个矩阵X（输入矩阵）和向量Y（输出向量）。在这个示例中，我们使用一个简单的数据集来说明SVR的实现过程。

% 输入矩阵
X = [1 2; 3