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最小二乘支持向量机的自编代码和安装SVM工具箱方法..doc

发布:2016-12-18约3.8千字共4页下载文档
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最小二乘支持向量机的自编代码 clear all; clc; N=35; %样本个数 NN1=4; %预测样本数 %********************随机选择初始训练样本及确定预测样本******************************* x=[]; y=[]; index=randperm(N); %随机排序N个序列 index=sort(index); gama=23.411; %正则化参数 deita=0.0698; %核参数值 %thita=; %核参数值 %*********构造感知机核函数************************************* %for i=1:N % x1=x(:,index(i)); % for j=1:N % x2=x(:,index(j)); % K(i,j)=tanh(deita*(x1*x2)+thita); % end %end %*********构造径向基核函数************************************** for i=1:N x1=x(:,index(i)); for j=1:N x2=x(:,index(j)); x12=x1-x2; K(i,j)=exp(-(x12*x12)/2/(deita*deita)); end end %*********构造多项式核函数**************************************** %for i=1:N % x1=x(:,index(i)); % for j=1:N % x2=x(:,index(j)); % K(i,j)=(1+x1*x2)^(deita); % end %end %*********构造核矩阵************************************ for i=1:N-NN1 for j=1:N-NN1 omeiga1(i,j)=K(i,j); end end omeiga2=omeiga1; omeiga=omeiga2+(1/gama)*eye(N-NN1); A12=ones(1,N-NN1); A21=A12; A=[0 A12;A21 omeiga]; %************************************** for i=1:N-NN1 B21(i,:)=y(index(i)); end B=[0;B21]; %********LS-SVM模型的解****************************** C=A\B; %****** b=C(1); %模型参数 for i=1:N-NN1 aipha(i)=C(i+1); %模型参数,行向量 end %******************************************* for i=1:N %预测模型 aifx(i)=b+(aipha)*K(1:N-NN1,i); end %******************************************* aifx index 从网上搜到,还没试,不知那个可以成功,先收藏下 方法一:?? Matlab大部分函数都放在了toolbox这个文件夹下面。可以试着把需要的函数和工具箱放进去看看能不能用。象matlab升级以后功能会更强大,包含的工具箱也越多,所占用的硬盘空间也变得很大。建议你安装的时候选择自定义安装,只装自己需要的几个工具箱,看你需要是用在什么专业,它里面有很多比如财务工具箱,航空工具箱,生物技术工具箱对与我专业就没有用,就可以不安装。这样就省了空间了。 ??? ???结一下matlab添加工具箱的方法:第一种:如果是安
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