最小二乘法支持向量回归 matlab 包 2018b

最小二乘法支持向量回归（Least Square Support Vector Regression, LS-SVR）是一种机器学习算法，用于解决回归问题。它基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）方法的思想，使用线性回归模型进行预测。

Matlab是一种著名的科学计算和数值分析工具，在其2018b版本中，提供了LS-SVR算法的相关函数和工具包，可以方便地进行回归分析。

在使用最小二乘法支持向量回归进行回归分析时，可以使用Matlab的statistical learning toolbox（统计学习工具箱）中的函数，例如fitrsvm函数，该函数可以根据提供的训练数据拟合一个LS-SVR模型。然后，可以使用所得模型对新的数据进行预测。

使用LS-SVR的优点是它可以处理非线性问题，并且不容易受到异常值的干扰。此外，该方法具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以适用于各种回归分析场景。

总之，Matlab 2018b包含了最小二乘法支持向量回归的相关函数和工具，可以用于解决回归问题。通过利用这些函数，可以方便地构建LS-SVR模型，并进行回归分析。

相关问题

matlab2018b最小二乘支持向量机代码

Matlab2018b通过SVMToolbox工具箱提供了最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines）的代码。Least Squares SVM是一种基于最小二乘的支持向量机方法，旨在通过最小化平方损失函数来求解超平面。

在Matlab2018b中，可以使用svmtrain函数来训练最小二乘支持向量机模型。函数的使用形式为：

svmmodel = svmtrain(X, y, 'Name',Value)

其中，X是训练数据的输入矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；y是训练数据的标签向量，每个元素表示对应样本的类别；'Name',Value是一些可选参数，用于设置训练过程的参数，例如指定核函数、正则化参数等。

训练完成后，可以使用svmpredict函数来对新样本进行预测，函数形式为：

[predlabel, accuracy, decisionvalues] = svmpredict(Xtest, svmmodel)

其中，Xtest是测试样本的输入矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；svmmodel是训练好的支持向量机模型；predlabel是预测的标签结果，accuracy是预测的准确率，decisionvalues是每个样本的判决值（用于后续绘制ROC曲线等）。

需要注意的是，除了使用默认的线性核函数，还可以通过设置'kernel_function'参数指定其他的核函数，例如高斯核，多项式核等。

总结起来，Matlab2018b中的最小二乘支持向量机代码主要涉及svmtrain函数用于训练模型，svmpredict函数用于预测样本，并可通过设置参数来调整模型的性能。

matlabr2018b 安装时报错，显示 task matlab r2018b startup accelerator for c: does not exist找不到安装目录

这个错误通常是由于 MATLAB 安装程序无法找到 MATLAB 安装目录所致。

你可以尝试以下方法解决问题：

1. 打开 MATLAB 安装文件夹，找到 setup.exe 文件，右键单击该文件，选择“以管理员身份运行”。

2. 在 MATLAB 安装向导中，选择“手动安装”选项。

3. 在“选择产品”页面中选择要安装的 MATLAB 产品和工具箱。

4. 在“安装选项”页面中，点击“浏览”按钮，选择 MATLAB 安装目录。

5. 点击“安装”按钮，开始安装 MATLAB。

如果仍然无法解决问题，你可以尝试在安装时选择默认的安装选项，或者卸载并重新安装 MATLAB。

另外，如果你的操作系统是 Windows 10 S 模式，可能无法安装 MATLAB，请将其切换到普通模式后再进行安装。