Matlab实现SVR的程序

以下是一个简单的 Matlab 实现支持向量回归 (SVR) 的程序：

% 生成数据
x = linspace(-3,3,100)';
y = sin(x) + 0.1*randn(100,1);

% 定义 SVR 参数
C = 1;
epsilon = 0.1;
kernel = 'gaussian';
kpar = 1;

% 训练 SVR 模型
model = svr_train(x,y,C,epsilon,kernel,kpar);

% 预测新数据
x_new = linspace(-5,5,200)';
[y_hat,delta] = svr_predict(model,x_new);

% 可视化结果
figure;
hold on;
plot(x,y,'bo');
plot(x_new,y_hat,'r-');
plot(x_new,y_hat+2*delta,'r--');
plot(x_new,y_hat-2*delta,'r--');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('训练数据','SVR 拟合','置信区间');

其中，`svr_train` 函数用于训练 SVR 模型，`svr_predict` 函数用于预测新数据。`C` 和 `epsilon` 分别是SVR的参数，`kernel` 和 `kpar` 是核函数的类型和相关参数。在这个例子中，我们使用高斯核函数。

请注意，上述代码仅用于演示目的，实际使用时可能需要针对不同的数据和任务进行参数调整和优化。