lssvm回归预测matlab代码

以下是一个简单的lssvm回归预测matlab代码示例：

% 生成随机数据
X = linspace(0, 10, 100)';
Y = sin(X) + 0.1*randn(size(X));

% 将数据分为训练集和测试集
train_idx = randperm(length(X), 70);
test_idx = setdiff(1:length(X), train_idx);
X_train = X(train_idx);
Y_train = Y(train_idx);
X_test = X(test_idx);
Y_test = Y(test_idx);

% 训练lssvm模型
type = 'function estimation';
kernel = 'RBF_kernel';
gamma = 10;
sigma = 1/sqrt(2*gamma);
epsilon = 0.1;
model = initlssvm(X_train, Y_train, type, kernel, gamma, 'lin_kernel');
model = tunelssvm(model, 'simplex', 'crossvalidatelssvm', {10, 'mse'}, 'rprop');
model = trainlssvm(model);

% 预测测试集
[Y_predict, Yt] = simlssvm(model, X_test);
mse = mse(Y_predict - Y_test);

% 绘制结果图像
figure;
plot(X_train, Y_train, 'o', 'MarkerSize', 6);
hold on;
plot(X_test, Y_test, 'x', 'MarkerSize', 6);
plot(X_test, Y_predict, 'LineWidth', 2);
legend('Train', 'Test', 'Prediction');
title(sprintf('LSSVM Regression (MSE = %0.4f)', mse));

这个代码示例中，我们首先生成了一些随机数据，然后将数据分为训练集和测试集。接着，我们定义了一个lssvm模型，并使用训练集对模型进行训练。最后，我们使用测试集来测试模型，并绘制了结果图像。