用matlab写一个lssvm的预测例子，要求包含1000个样本和10个特征的数据

下面是一个使用 MATLAB 实现的 LSSVM 预测例子，数据集包含 1000 个样本和 10 个特征：

% 生成随机数据集
X = randn(1000,10);
y = randn(1000,1);

% 训练 LSSVM 模型
gam = 1; % RBF 核函数的参数
sig2 = 1; % RBF 核函数的参数
type = 'c'; % 分类问题
[model, err] = lssvm(X, y, type, gam, sig2);

% 预测新的数据
new_data = randn(1,10); % 生成新的数据
prediction = simlssvm(model, new_data); % 预测新的数据
disp(['预测结果：', num2str(prediction)]);

在这个例子中，使用 `randn` 函数生成包含 1000 个样本和 10 个特征的随机数据集。然后使用 `lssvm` 函数训练 LSSVM 模型，并使用 `simlssvm` 函数预测新的数据。最后输出预测结果。注意，在这个例子中使用的是 RBF 核函数，需要设置其参数 `gam` 和 `sig2`。