支持向量回归matlab预测
时间: 2023-08-31 19:12:34 浏览: 95
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:
```matlab
% 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。
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