基于 MATLAB 的最小二乘支持向量机数据分类

最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布
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文章标签： 支持向量机 matlab 分类
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本文详细阐述了如何利用MATLAB实现最小二乘支持向量机（LS-SVM）对鸢尾花数据集进行分类，包括数据加载、划分训练测试集、模型参数设置、训练及测试过程，最终获得了约0.967的分类准确率。

基于 MATLAB 的最小二乘支持向量机数据分类

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。在分类问题中，支持向量机通过寻找一个最优的超平面来将数据集分开。最小二乘支持向量机（LS-SVM）是支持向量机的一种变种，通过最小化特征空间中的欧氏距离进行分类。

在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 来实现最小二乘支持向量机对数据进行分类。

首先，我们需要准备分类所需的数据。这里我们使用 iris 数据集，它是一个常用的分类数据集，包含三种不同种类的鸢尾花。我们可以使用 MATLAB 自带的 load 命令轻松地加载数据：

load iris

接着，我们需要将数据集分为训练集和测试集。这里我们采用 80/20 的比例划分，即将数据集的前 80% 作为训练集，后 20% 作为测试集。具体实现代码如下：

% 将数据集随机打乱
idx = randperm(size(iris,
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使用最小二乘支持向量机实现数据分类的Matlab实现
qq_39605374的博客
06-27 309
最小二乘支持向量机是一种常用的分类算法，它可以通过对样本进行非线性映射，将非线性问题转化为线性问题，从而得到更好的分类效果。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Matlab实现最小二乘支持向量机，并提供相关的源代码。由此可见，我们成功地使用最小二乘支持向量机实现了数据分类，并且通过Matlab提供的可视化功能，清晰地展示了分类结果。在本例中，SVM类型为C-SVC，核函数类型为RBF，参数设置为默认值。函数用于对测试数据进行分类，返回预测结果和分类精度。分别表示样本数据和样本标签，使用Matlab的。
分类预测 | MATLAB实现LSSVM(最小二乘支持向量机)分类
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-05 2182
分类预测 | MATLAB实现LSSVM(最小二乘支持向量机)分类 目录分类预测 | MATLAB实现LSSVM(最小二乘支持向量机)分类最小二乘法最小二乘支持向量机程序设计主程序子程序拓展知识参考资料致谢 最小二乘法 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 使误差平方和达到最小以寻求估计值的方法，就叫做最小二乘法，用最小二乘法得到的估计，叫做最小二乘估计
分类预测 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多分类预测
j_jinger的博客
11-21 1070
最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)作为一种改进的支持向量机(SVM)算法，凭借其高效的求解方法和良好的泛化性能，在模式识别、回归分析等领域得到了广泛应用。然而，LSSVM最初的设计是针对二分类问题的，将其应用于多分类问题需要特定的策略。本文将深入探讨LSSVM在多分类预测中的应用，并分析其优势与不足。LSSVM的核心思想是将非线性可分问题映射到高维特征空间，并在该空间中寻找最优超平面以实现分类或回归。
MATLAB环境下最小二乘支持向量机LSSVM实战指南
weixin_36122351的博客
09-09 2685
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：最小二乘支持向量机（LSSVM）是广泛应用于机器学习的监督学习模型，它解决了非线性回归和分类问题。本文件“LSSVM_0.m”是LSSVM算法在MATLAB中的实现，涵盖了模型定义、核函数选择、优化算法、训练过程、预测函数、交叉验证和调参功能。通过这个压缩包中的文件，用户可以进行模型训练和预测，并通过调整参数来优化模型性能。 ...
基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的数据回归预测
yuchunyu12的博客
07-22 1021
本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。总结来说，LSSVM将最小二乘法与支持向量机相结合，通过寻找最优超平面来进行回归预测，其流程包括数据准备、模型选择、模型构建、核函数选择、模型训练和预测步骤。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。
SSA-LSSVM分类预测 | Matlab实现麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测
Matlab_dashi的博客
06-21 1681
摘要：柴油机作为重要的动力机械，其运行状态的实时监测与故障诊断至关重要。最小二乘支持向量机 (Least Squares Support Vector Machine, LSSVM) 作为一种高效的机器学习方法，近年来在故障诊断领域得到了广泛应用。然而，LSSVM 的性能很大程度上取决于其参数的选取，而传统参数优化方法往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。针对这一问题，本文提出了一种基于麻雀算法 (Sparrow Search Algorithm, SSA) 优化的 LSSVM 方法用于柴油机故障诊断。
最小二乘支持向量机预测matlab实现,最小二乘支持向量机及其 Pre-computed Kernel 的 matlab 实现...
weixin_35404745的博客
03-21 980
1. 最小二乘支持向量机的推导与支持向量机(Support Vector Machines, SVM)不同，Suykens 等提出的最小二乘支持向量机(Least Squared Support Vector Machines, LSSVM)在 SVM 之上使用做出了 3 项改进：使用误差项代替了松弛变量使用等式约束代替了不等式约束使用二次损失函数 代替了 hinge 损失得到 LSSVM 的目标...
【GA-LSSVM预测】基于遗传算法优化最小二乘支持向量机的回归预测附MATLAB代码
j_jinger的博客
04-12 846
近年来，回归预测在各个领域扮演着越来越重要的角色。它能够从历史数据中学习规律，并对未来的趋势进行预测，为决策提供有价值的参考。然而，传统的回归模型往往难以处理非线性、高维度的数据，且容易受到局部最优解的困扰。最小二乘支持向量机 (Least Squares Support Vector Machine, LSSVM) 作为一种基于结构风险最小化原则的机器学习方法，在解决小样本、非线性和高维模式识别问题上表现出良好的泛化能力。
最小二乘支持向量机--LSSVM分类及MATLAB代码实现
热门推荐
CJ-leaf的博客
12-22 1万+
最小二乘支持向量机–LSSVM分类及MATLAB代码实现 文章目录最小二乘支持向量机--LSSVM分类及MATLAB代码实现1. LSSVM算法原理1.1 支持向量机 (SVM)1.2 最小二乘支持向量机 (LSSVM)2. LSSVM工具箱安装3. LSSVM分类案例4. MATLAB代码 1. LSSVM算法原理 1.1 支持向量机 (SVM) 目标：支持向量机算法通过在解空间中求解出一个最优超平面，使得解空间的样本能够被此超平面正确分开。最优超平面的几何表示如下图所示，图中实线即为最优的超平面。 数
【回归预测】 MATLAB实现LSSVM(最小二乘支持向量机)多输入单输出
matlab_dingdang的博客
09-25 1131
一、 引言最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM) 是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它将传统支持向量机(SVM)中的不等式约束转化为等式约束，并采用最小二乘法求解，从而简化了模型训练过程，并具有更高的计算效率。LSSVM 在回归预测方面表现出色，尤其是在处理非线性、高维、小样本数据时具有明显的优势。本文将详细介绍 LSSVM 的理论基础，并使用 MATLAB 实现 LSSVM 多输入单输出回归模型，并通过案例验证其有效性。
【LSSVM分类】基于matlab最小二乘支持向量机数据分类【含Matlab源码 2330期】.zip
01-24
智能优化算法优化最小二乘法支持向量机LSSVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSSVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSSVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSSVM ...
基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用-基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用[1].pdf
08-13
基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用-基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用[1].pdf Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用，欢迎访问下载， Figure13.jpg
基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机数据分类预测及Matlab实现 (07月)
07-30
内容概要：本文介绍了基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）用于数据分类预测的方法及其Matlab代码实现。首先阐述了GA-LSSVM算法的基本原理，即利用遗传算法优化LSSVM的参数，以提升分类预测的准确性。...
最小二乘支持向量机工具箱工具包，lssvm工具包
01-09
最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines，LSSVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其在回归和分类问题中表现出色。它是由Chun-Nam Yu和Alexander J. Smola在1999年提出，是对传统支持...
使用机器学习检测 DGA 域名 — SVM
好记性不如烂笔头
11-23 199
DGA 是 Domain Generation Algorithm（域名生成算法）的简称，是指使用主控端和被控端协商好的一种基于随机算法的域名生成协议，简单来说就是生成一个随机字符串来作为域名并进行注册，将其作为 C&C 服务器的域名并不定时经常性更换。由于具备强随机性，短时效性，通过 DGA 生成的域名往往在查杀上更具被难度。
【案例共创】线性分类器与支持向量机 - 新闻标题主题分类(SVM)
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 536
【案例共创】线性分类器与支持向量机 - 新闻标题主题分类(SVM)
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真
leo__520的博客
11-25 350
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真代码实现
MATLAB实现图像去模糊
cici15874的博客
11-25 197
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当特征成为节点：一种相关系数驱动的GCN实战
最新发布
2508_94198873的博客
11-26 195
某次实验显示，与传统MLP相比，准确率提升达12.8%，特别是在特征间存在非线性关联的场景中表现突出。但需注意，当特征数量超过1000时，相关系数矩阵的计算会成为性能瓶颈。但今天我们要玩点不一样的——把每个特征看作图结构中的节点，用相关系数矩阵构建拓扑关系。这种特征视角的建模方式，在处理高维数据时往往能捕捉到意想不到的关联模式。邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，非常新颖。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。4、测试数据集，可以直接运行源程序。
MATLAB最小二乘支持向量机工具箱使用说明
最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习技术。其核心原理基于统计学习理论中的结构风险最小化原则，通过使用核函数将数据映射到高维空间，在这个...
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