支持向量回归matlab预测

支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的回归分析方法，它通过构建一个最优的超平面来进行回归预测。在Matlab中，可以使用SVM函数来进行支持向量回归。

以下是一个简单的支持向量回归预测的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1);
y = data(:, 2);

% 数据归一化
[X, mu, sigma] = featureNormalize(X);

% 设置SVR模型参数
C = 1; % 惩罚因子
sigma = 0.1; % 高斯核参数

% 训练模型
model = svmTrain(X, y, C, @(x1, x2) gaussianKernel(x1, x2, sigma));

% 预测
xPredict = 1650; % 预测房屋面积
xPredict = (xPredict - mu) / sigma; % 归一化
yPredict = svmPredict(model, xPredict);

% 输出结果
fprintf('预测房价为：%f\n', yPredict);

其中，`data.txt`是包含训练数据的文本文件，每行数据包含一个输入变量和一个输出变量。`featureNormalize`函数用于归一化输入变量，`svmTrain`函数用于训练SVR模型，`svmPredict`函数用于进行预测。在这个示例中，我们使用高斯核函数作为核函数，并设置惩罚因子C为1，高斯核参数sigma为0.1。最后，我们输入预测变量xPredict进行预测，并输出预测结果。