matlab svr代码实例

这个链接提供了一个关于Matlab中使用支持向量回归（SVR）的代码实例。这个代码示例展示了如何在Matlab中使用SVR进行回归分析。在这个示例中，先生成了一些待回归的数据，然后使用svmtrain函数建立了回归模型，接着使用svmpredict函数来预测回归结果。最后，将原始数据和回归数据在图表中进行了展示，并给出了预测数据。通过这个代码示例，你可以学习如何使用SVR进行回归分析，并对回归结果进行可视化展示。

相关问题

matlab svr实例

### MATLAB中的支持向量回归(SVR)实例

#### 使用MATLAB内置函数`fitrsvm`

对于初学者来说，利用MATLAB自带的支持向量机工具箱可以快速上手SVR。下面是一个简单的例子来展示如何创建和支持向量回归模型。

% 加载样本数据集
load carsmall;
X = Weight; % 输入特征(车辆重量)
y = MPG;    % 输出变量(每加仑行驶里程)

% 数据预处理：去除缺失值并转换为矩阵形式
nanIdx = isnan(y);
X(nanIdx) = [];
y(nanIdx) = [];

% 将输入特征调整为列向量
X = X(:);

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(X), 'HoldOut', 0.3);
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);

% 创建支持向量回归器对象
svrMdl = fitrsvm(X(idxTrain), y(idxTrain));

% 预测新观测值的结果
ypred = predict(svrMdl, X(idxTest));

% 绘制实际值与预测值对比图
figure;
scatter(y(idxTest), ypred);
hold on;
plot([min(y) max(y)], [min(y) max(y)]);
xlabel('Actual Values');
ylabel('Predicted Values');
title('Support Vector Regression Prediction Results');
legend('Prediction','Perfect Fit Line');

此段代码展示了如何加载汽车燃油效率的数据集，并通过`fitrsvm()`函数构建了一个基本的支持向量回归模型[^1]。

#### 自定义QP求解器实现SVR

如果想要更深入理解SVR的工作原理，则可以通过自定义二次规划(QP)求解过程来进行建模。这里给出一段基于QP方法的手动实现：

function [alpha lambda how] = custom_svr_qp(Hb,c,A,b,vlb,vub,x0,neqcstr)
    options = optimoptions(@quadprog,'Algorithm','interior-point-convex',...
        'Display','off');    
    [alpha fval exitflag output lambda] = quadprog(Hb,...
        c,A,b,[],[],vlb,vub,x0,options);
end

这段代码实现了用于解决最小化问题的核心部分——即计算拉格朗日乘子α的过程。需要注意的是，在实际应用中还需要编写额外的功能模块以完成整个SVR流程的设计[^3]。

svr算法的matlab代码

支持向量机（SVM, Support Vector Machine）是一种监督学习模型，在MATLAB中可以使用内置的`fitcsvm`函数来实现。下面是一个简单的线性SVM分类器的MATLAB代码示例：

% 导入数据（假设data.csv是一个CSV文件）
load('data.csv'); % 替换成实际数据文件名

% 定义输入变量（X）和目标变量（Y）
X = data(:, 1:end-1); % 假设最后一列是标签
Y = data(:, end);

% 创建SVM分类器模型
C = 1; % 正则化参数（默认值）
kernel = 'linear'; % 线性内核
svmModel = fitcsvm(X, Y, 'BoxConstraint', C, 'KernelFunction', kernel);

% 预测新样本
newSample = [1, 2, 3]; % 假设这是一个新的输入实例
prediction = predict(svmModel, newSample);

% 输出预测结果
disp(['预测类别：', char(prediction)]);

这里我们首先加载数据，然后创建一个线性SVM分类器。`fitcsvm`函数会拟合训练数据并返回一个SVM模型。接着，我们可以对新样本进行预测。