本文介绍了如何在MATLAB中实现孪生支持向量机（Twin SVM），用于处理高维数据集的二分类问题。通过生成随机数据集，使用SVM Toolbox构建和训练RBF核函数的Twin SVM模型，并进行预测，同时展示如何绘制决策边界和支持向量。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于二分类和回归问题的解决。而孪生支持向量机（Twin SVM）是对传统SVM的拓展，用于处理高维数据集中存在的重叠数据。本文将介绍如何在MATLAB中实现孪生支持向量机。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个二分类问题的数据集，包含两个类别的样本点。我们可以使用MATLAB中的随机数据生成函数randn来创建一个简单的数据集。
% 创建数据集
rng(0); % 设置随机数种子，以便重复结果
n = 100; % 每个类别
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