SVM回归实例：Matlab实现支持向量机预测

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本资源提供了一个实用的实例，介绍了如何在MATLAB中实现支持向量机（SVM）回归预测。SVM是一种在统计学和机器学习领域广泛应用的算法，它特别适用于处理线性和非线性数据，通过构建最优决策边界来实现预测。在回归问题中，SVM回归的目标是找到一个函数，能够最小化预测值与实际值之间的误差，并且尽可能使预测模型在训练数据上的间隔最大化。该实例主要包括以下关键知识点： 1. **基础概念** - SVM回归利用的是支持向量的思想，选择数据中最能代表数据分布的点作为支持向量，形成一个决策超平面，从而实现对未知数据的预测。 2. **Matlab环境** - 实现过程中，MATLAB作为主要工具被用于数据处理、模型构建和评估。Matlab提供了丰富的工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox，方便用户进行SVM相关的建模和分析。 3. **数据预处理** - 在实际应用前，可能需要对数据进行规范化或者归一化，确保输入特征在相似的尺度上，以便于SVM算法的计算效率和结果的准确性。 4. **正则化参数** - SVM中的一个重要参数C通常用来控制模型的复杂度，C值越大，模型倾向于拟合训练数据更紧密，而C值越小，模型会更注重泛化能力。此处提到的1/10可能是推荐的一个经验值，需根据具体问题调整。 5. **模型训练** - 实例中可能涉及使用fitrsvm函数进行支持向量回归模型的训练，该函数会自动寻找最优的超平面，并返回一个回归模型对象。 6. **预测功能** - SVM回归模型训练完成后，可以使用predict函数进行新数据的预测，预测值将基于训练得到的决策函数计算得出。 7. **输出格式** - 提到的"ʧصļʽȣ"可能是指模型的输出格式，这通常包括预测值以及可能的置信区间等信息，帮助用户理解模型的预测性能。这个实例提供了使用MATLAB进行SVM回归的详细步骤，有助于理解和实践支持向量机在回归问题中的应用，对于那些希望提高预测准确性和理解SVM原理的读者来说是一份有价值的资源。

%% SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测
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% <html>
% <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table>
% </html>
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%% 清空环境变量
function chapter14
tic;
close all;
clear;
clc;
format compact;
%% 数据的提取和预处理

% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)
% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数
% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.
load chapter14_sh.mat;

% 提取数据
[m,n] = size(sh);
ts = sh(2:m,1);
tsx = sh(1:m-1,:);

% 画出原始上证指数的每日开盘数
figure;
plot(ts,'LineWidth',2);
title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);

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