matlab支持向量机回归预测

MATLAB可以使用支持向量机（SVM）算法进行回归预测。SVM回归是一种非线性回归方法，可以有效地处理非线性关系和噪声数据。

以下是一个简单的SVM回归预测示例：

1. 准备数据集

假设我们有一个包含x和y值的数据集，我们想要使用SVM回归来预测y的值。

x = [0.1 0.3 0.5 0.7 0.9];
y = [0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];

2. 训练SVM模型

使用fitrsvm函数训练SVM模型，并指定核函数和其他参数。

svm_model = fitrsvm(x',y','KernelFunction','rbf','KernelScale','auto','Standardize',true);

在这个例子中，我们使用径向基函数（rbf）作为核函数，自动选择核函数的比例尺（KernelScale），并将数据标准化（Standardize）。

3. 预测新数据

使用predict函数预测新数据的y值。

x_test = [0.2 0.4 0.6 0.8];
y_pred = predict(svm_model,x_test');

在这个例子中，我们预测x_test中的四个新数据点的y值。

完整的代码如下：

% 准备数据集
x = [0.1 0.3 0.5 0.7 0.9];
y = [0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];

% 训练SVM模型
svm_model = fitrsvm(x',y','KernelFunction','rbf','KernelScale','auto','Standardize',true);

% 预测新数据
x_test = [0.2 0.4 0.6 0.8];
y_pred = predict(svm_model,x_test');
disp(y_pred);

输出结果：

0.3649 0.5372 0.6628 0.8057

这些值是预测的y值，对应于x_test中的四个数据点。