基于最小乘支持向量机（LS-SVM）的数据分类实现（MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-06-20 18:28:04 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB实现基于最小乘支持向量机（LS-SVM）的数据分类。通过生成随机数据集，利用LS-SVM进行训练和测试，展示了线性核函数的应用，并提到LS-SVM还可支持多项式和径向基核函数。

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基于最小乘支持向量机（LS-SVM）的数据分类实现（MATLAB代码）

最小乘支持向量机（LS-SVM）是一种基于支持向量机（SVM）的分类算法，它通过最小化正则化平方误差的形式来进行数据分类。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于LS-SVM的数据分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些数据用于训练和测试分类器。假设我们有一个二维的数据集，包含两个类别，即正例和反例。我们可以使用MATLAB的内置函数randn生成一些随机数据作为示例。

% 生成随机数据
rng(1); % 设置随机数种子
N = 100
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最小二乘支持向量机LS-SVM的Matlab代码,比利时鲁汶大学网站提供，在Matlab里直接添加路径，即可使用 LS-SVMlab1.5.rar 249.09 KB, 下载次数: 293 , 下载积分: 资产 -2 信元, 下载支出 2 信元
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