最小二乘支持向量机matlab程序

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，简称LS-SVM）是一种基于最小二乘的支持向量机算法。它与传统的支持向量机相比，可以更好地处理线性不可分问题。

在MATLAB中，可以使用libsvm库来实现最小二乘支持向量机。以下是一个简单的LS-SVM MATLAB程序的示例：

% 加载数据集
load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1);  % 特征向量
y = data(:, end);  % 标签向量

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;  % 训练集比例
train_size = round(train_ratio * size(X, 1));  % 训练集大小

X_train = X(1:train_size, :);
y_train = y(1:train_size, :);
X_test = X(train_size+1:end, :);
y_test = y(train_size+1:end, :);

% 构建最小二乘支持向量机模型
model = svmtrain(y_train, X_train, '-s 3');
% 进行预测
y_pred = svmpredict(y_test, X_test, model);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);
fprintf('最小二乘支持向量机的分类准确率为：%f\n', accuracy);

在上面的代码中，首先加载数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，使用`svmtrain`函数构建LS-SVM模型，并使用`svmpredict`函数进行预测。最后，计算分类准确率并输出结果。

需要注意的是，在使用LS-SVM时，由于是基于最小二乘的方法，所以可以直接处理线性不可分问题，无需进行核函数的选择和参数调优的操作。

这是一个简单的最小二乘支持向量机MATLAB程序的示例，可以根据具体的需求和数据集进行相应的修改和扩展。