最小二乘支持向量机MATLAB

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）是一种优化的线性分类器，它在解决支持向量机的凸优化问题时，采用最小化误差平方和的方法，相比于传统的硬间隔SVM，LSSVM更易于处理噪声数据和大型数据集。

在MATLAB中，你可以使用`fitcsvm`函数来实现最小二乘支持向量机。这个函数提供了对线性和非线性核函数的支持，以及一些选项来调整模型参数。以下是一个简单的步骤说明：

1. 导入数据：首先，你需要加载你的训练数据集，通常是一个结构化的矩阵，其中包含特征列和目标变量列。

data = readtable('your_data_file.csv'); % 替换为你的数据文件名
X = data(:, 1:end-1); % 特征列
Y = data(:, end); % 目标变量列

2. 创建模型：使用`fitcsvm`函数，传入特征矩阵X和目标变量Y，可以选择内积核（如'linear'）、多项式核（如'poly'）或径向基函数（RBF，默认值）等。

svmModel = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'linear'); % 使用线性核

3. 模型评估：训练后，你可以使用`predict`函数来对新数据进行预测，并使用交叉验证方法评估模型性能。

Y_pred = predict(svmModel, testData); % testData为测试数据
accuracy = sum(Y_pred == testData.Label) / numel(testData.Label);