ssa-svm算法matlab代码

以下是基于 Matlab 的 ssa-svm 算法代码（仅供参考）：

% 读入数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:end-1); % 特征矩阵
Y = data(:, end); % 标签矩阵

% 参数设置
C = 1; % 惩罚参数
sigma = 1; % 高斯核参数

% 构造核矩阵
[n, m] = size(X);
K = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = i:n
        K(i, j) = exp(-sum((X(i, :) - X(j, :)).^2)/(2*sigma^2));
        K(j, i) = K(i, j);
    end
end

% 求解 SSA-SVM
H = diag(Y)*K*diag(Y);
f = -1*ones(n, 1);
Aeq = Y';
beq = 0;
lb = zeros(n, 1);
ub = C*ones(n, 1);
options = optimoptions('quadprog', 'Algorithm', 'interior-point-convex', 'Display', 'off');
alpha = quadprog(H, f, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);

% 计算偏置 b
SV_index = find(alpha > 1e-6);
b = mean(Y(SV_index) - K(SV_index, SV_index)*diag(Y(SV_index))*alpha(SV_index));

% 预测新样本
x_new = [1, 2, 3]; % 待预测的新样本
k_new = exp(-sum((X - x_new).^2, 2)/(2*sigma^2));
y_new = sign(k_new'*(Y.*alpha) + b);
disp(y_new);

其中，`data.txt` 是数据文件，每行为一个样本，最后一列为标签。`sigma` 是高斯核参数，`C` 是惩罚参数，`x_new` 是待预测的新样本。