使用matlab编写完整的半监督式自训练回归代码,训练器采用libsvm函数编写的支持向量回归,核函数采用高斯核函数。用xls格式输入数据样本,用相关系数作为最终模型的评估标准,详细注释代码每一行信息。
时间: 2023-04-01 20:03:57 浏览: 68
感谢您的问题。我可以回答这个问题。以下是代码的详细注释:
% 导入数据样本
data = xlsread('data.xlsx');
% 将数据分为有标签数据和无标签数据
labeled_data = data(1:100,:);
unlabeled_data = data(101:end,:);
% 初始化支持向量回归模型
model = svmtrain(labeled_data(:,end), labeled_data(:,1:end-1), '-s 3 -t 2 -g .1 -c 1');
% 使用支持向量回归模型对无标签数据进行预测
predicted_labels = svmpredict(unlabeled_data(:,end), unlabeled_data(:,1:end-1), model);
% 将预测结果与无标签数据合并,得到完整的数据集
complete_data = [labeled_data; [unlabeled_data, predicted_labels]];
% 计算相关系数作为最终模型的评估标准
corr_coef = corr(complete_data(:,end-1), complete_data(:,end));
% 输出相关系数
disp(['The correlation coefficient is: ', num2str(corr_coef)]);