SVM回归实例：Matlab实现支持向量机预测

5星 · 超过95%的资源需积分: 19 193 浏览量更新于2024-09-13 6 收藏 7KB TXT 举报

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
%
% <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>
%

%% 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);

剩余7页未读，继续阅读

wht198852

粉丝: 1

SVM回归实例：Matlab实现支持向量机预测

支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测

支持向量回归机(SVR)

四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序

支持向量机线性回归程序

支持向量机SVM分类与回归问题解析：MATLAB程序实例演示，轻松上手换数据应用,支持向量机分类回归支持向量机SVM程序(MATLAB)，分类或回归问题 有例子，易上手，只要数据就行，保证正常运行

"基于K折交叉验证的支持向量机回归预测MATLAB程序-参数优化与EXCEL数据读取功能",基于k折交叉验证的支持向量机回归预测MATLAB程序，采用n折交叉验证确定损失参数C与核参数g；代码注释清

实现相关向量机回归算法的MATLAB程序.rar_相关向量回归_相关向量机_相关向量机回归_相关算法

支持向量机分类回归支持向量机SVM程序(MATLAB)，分类或回归问题 有例子，易上手，只要数据就行，保证正常运行

**基于改进灰狼算法IGWO优化最小二乘支持向量机回归预测模型：多输入单输出训练与测试可视化**,改进灰狼算法igwo优化最小二乘支持向量机回归预测建模 程序内注释详细直接替数据就可以使用 改进内

svmandBPwithmatlab.rar_ SVM_支持向量 回归_支持向量回归_支持向量机_非线性回归

最新资源

支持向量机SVM分类与回归问题解析：MATLAB程序实例演示，轻松上手换数据应用,支持向量机分类回归支持向量机SVM程序(MATLAB)，分类或回归问题有例子，易上手，只要数据就行，保证正常运行

支持向量机分类回归支持向量机SVM程序(MATLAB)，分类或回归问题有例子，易上手，只要数据就行，保证正常运行

基于改进灰狼算法IGWO优化最小二乘支持向量机回归预测模型：多输入单输出训练与测试可视化,改进灰狼算法igwo优化最小二乘支持向量机回归预测建模程序内注释详细直接替数据就可以使用改进内

svmandBPwithmatlab.rar_ SVM_支持向量回归_支持向量回归_支持向量机_非线性回归