svm回归算法c代码

SVM（支持向量机，Support Vector Machine）回归是一种基于最大边距分类原理的机器学习方法，用于解决回归问题。然而，SVM本身是分类模型，对于回归问题，通常采用的是SVR（支持向量回归）。以下是使用C语言库（libsvm）实现SVR的基本步骤，注意这只是一个简化版的例子，并未包含完整的错误处理和优化：

#include <stdio.h>
#include <svm.h>

// 定义数据结构
struct Data {
    double *features;
    int n_features;
    double target;
};

// 函数声明
double kernel_function(double* a, double* b, double gamma);
void train_svr(struct Data *data, svm_problem *prob, svm_parameter *param);
void predict(svm_model *model, struct Data *input);

int main() {
    // 初始化数据、特征和目标变量...
    ...

    // 创建SVM问题描述结构体
    svm_problem prob;
    prob.l = data->n_samples;  // 样本数
    prob.y = data->targets;     // 目标值
    prob.x = malloc(prob.l * sizeof(svm_node*));  // 特征数据

    // 初始化SVM参数
    svm_parameter param;
    ... 设置参数比如kernel_type, C, gamma...

    // 训练模型
    train_svr(data, &prob, &param);

    // 使用训练好的模型预测
    svm_model *model = svm_train(&prob, &param);
    struct Data input_for_prediction;
    ... 输入测试数据 ...
    predict(model, &input_for_prediction);

    // 清理内存
    svm_free_and_destroy_model(&model);
    free(prob.x);
    ... 其他内存释放 ...

    return 0;
}

// 高斯核函数示例
double kernel_function(double* a, double* b, double gamma) {
    return exp(-gamma * dot(a, b));
}

// SVM训练和预测函数简化版
void train_svr(struct Data *data, svm_problem *prob, svm_parameter *param) {
    svm_model* model = svm_train(prob, param);
    // 您需要将模型保存起来以便后续预测
    ...
}

void predict(svm_model *model, struct Data *input) {
    double prediction = svm_predict(model, input->features);
    printf("Predicted value: %lf\n", prediction);
}