最小二乘支持向量回归Matlab实现

最新推荐文章于 2025-04-12 09:59:59 发布
最新推荐文章于 2025-04-12 09:59:59 发布
阅读量3.4k 收藏 33
点赞数 3
分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法 matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33783896/article/details/105097114
版权
本文介绍了如何在Matlab中实现最小二乘支持向量回归（LSSVM）。首先，提供了LSSVM算法包的下载链接，根据Matlab版本选择合适版本进行下载并解压。接着，将LSSVM的路径添加到Matlab的搜索路径中，保存设置并重启Matlab。之后，用户可以直接使用LSSVM算法，并可以参考网上的实例和官方文档进行学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最小二乘支持向量回归Matlab实现

可以用LSSVM

  1. 下载LSSVM链接下载算法包

    根据自己选择下载合适的版本，如果matlab版本>2013，可以选择R2009-R2013版本的。

将下载好的LSSVM安装包解压到本地电脑上

  1. 将LSSVM算法包路径加入MATLAb

在这里插入图片描述
点击设置路径
在这里插入图片描述
将LSSVM解压到的文件夹导入进去，最后点保存，重启matlab程序。

就可以直接使用LSSVM算法了

网上给了很多小例子大家可以参考，不清楚的可以看官方文件，写的真的很全很详细。

查看文档
在这里插入图片描述

最低0.47元/天 解锁文章
【LSSVM回归预测】基于matlab人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机ABC-LSSVM数据回归预测【含Matlab源码 2213期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-12 1063
人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机ABC-LSSVM数据回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
最小二乘支持向量机MATLAB程序（附详细说明）
12-03
该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。
python 最小二乘回归 高斯核_机器学习技法6-（支持向量回归）
weixin_39744894的博客
11-27 787
一.核岭回归线性分类模型加入了L2正则化以后，最佳解是w关于z的线性组合，因此带有L2正则化的线性分类模型能引入核函数，也就是把线性模型变成核函数的形式。在线性回归模型中，损失函数为：当给线性回归模型加入L2正则化以后得到的解是解析解，且解是w关于z的线性组合，此时的回归是岭回归。因此我们可以引入核函数，把岭回归中解w变为解 ，从而得到核岭回归，最终优化目标为：可以采用梯度下降法来求解。求出 ...
【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
最新发布
j_jinger的博客
04-12 727
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MATLAB程序，可分多类
05-05
最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，简称LS-SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习算法，特别是在模式识别、回归分析和数据分类等方面。它是由Vapnik-Chervonenkis理论基础发展起来...
自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法
11-16
自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法,对写高水平的论文有非常好的帮助
最小二乘支持向量机回归估计方法
10-01
回归估计最小二乘支持向量机
最新版，最小二乘支持向量机（2010年9月更新）matlab工具箱（内附说明文档，文档中附有例子）
10-09
最新版，最小二乘支持向量机（2010年9月更新）matlab工具箱（内附说明文档（英文版），文档中附有例子）
svr算法matlab代码-Pattern_Regression_Matlab:Matlab代码用于支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RV
05-21
svr算法matlab代码Pattern_Regression_Matlab Matlab代码用于支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析以及交叉验证，以评估预测能力。 另请参阅此处的代码。 如果您使用这些代码，将不胜感激引用我们的相关论文。 Zaixu Cui, Gaolang Gong, The effect of machine learning regression algorithms and sample size on individualized behavioral prediction with functional connectivity features, (2018), NeuroImage, 178: 622-37 Zaixu Cui, et al., Individualized Prediction of Reading Comprehension Ability Using Gray Matter Volume, (2018), Cerebral Cortex, 28(5):1656–72 Zaixu Cui, et al., Indivi
向量自回归模型
12-01
向量自回归模型的原理和分析过程，包括其运用范围，原理讲解，应用实例
【回归预测-lssvm】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
11-08 1345
准确预测光伏电站输出功率,是促进光伏并网发电,提高电网运行稳定性的主要途径之一.该文提出一种基于粒子群算法最小二乘支持向量机(particle swarm optimization and least squares support vector machine,PSO-LSSVM)的日前光伏功率预测方法,该方法首先利用粒子群算法的全局搜索能力来获取最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数宽度,有效解决了最小二乘支持向量机难以快速精准寻找最优参数的问题;
代理模型：最小二乘支持向量回归(LSSVR)--- MATLAB程序
zd1_666的博客
04-02 7494
代理模型采用一个数据驱动的、自下而上的办法来建立：首先，通过抽样得到有限个样本点【输入，计算原模型的响应（输出）】；然后，基于抽样得到的样本点，建立代理模型替代高精度模拟模型。目前代理模型通常有多项式响应面（RSM）模型、Kriging模型、径向基函数（RBF)、神经网络（NN)、支持向量机（SVR)、多变量插值和回归（MIR）、多项式混沌展开（PCE)等等。LSSVR是一种优秀的基于统计学习理论的建模方法，具有训练速度快、泛化性能好和拟合非线性函数能力强等优点，其被广泛应用于建模、预测和模式识别等领域。
Python 实现通过麻雀算法优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）进行多输入单输出的回归预测实例
参考资料请自行甄别 资源下载请先试读页面内容 观看内容概要 确认具体需求后再下载 亦或联系博主本人 不提供代码调试服务 加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
01-09 844
对于需要高精度预测的实际应用，如金融预测、气象预测、工程控制等领域，本项目提供了一种新的、高效的优化方法，能够有效提高预测结果的可靠性。将麻雀算法与LTTVM相结合，能够有效优化LTTVM的超参数，从而提升模型的预测精度，解决传统LTTVM在超参数调优过程中容易陷入局部最优解的问题。最小二乘支持向量机（LTTVM）是支持向量机的一个重要变种，它通过将原始的TVM优化问题转化为一个线性方程组，简化了计算过程，提高了计算效率，因此在处理大规模数据时具有明显的优势。在这部分，我们定义LTTVM模型并进行训练。
最小二乘支持向量机（lssvm）回归预测（matlab）
weixin_52726311的博客
01-23 3587
最小二乘支持向量机（lssvm）回归预测（matlab）
MATLAB最小二乘支持向量回归工具箱下载使用指南
总结来说，该压缩文件“Matlab_LSSVR.zip”提供了一个最小二乘支持向量回归的MATLAB工具箱，其中包含了必要的子程序和文档，可以方便地添加到MATLAB的路径中使用，并配有说明书以帮助用户理解和操作。这份工具箱是...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值