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。