regression_ls_svmlab.m

史蒂文-甘的支持向量机工具包

% 支持向量机用于函数拟合 - 必须选择最优参数 gam,sig2
% 工具箱：LS_SVMlab
% 使用平台：Matlab6.5
% 作者：陆振波，海军工程大学
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% 产生训练样本与测试样本

n1 = 1:2:200;
x1 = sin(n1*0.1);

n2 = 2:2:200;
x2 = sin(n2*0.1);

xn_train = n1;          % 训练样本，每一列为一个样本
dn_train = x1;          % 训练目标，行向量

xn_test = n2;           % 测试样本，每一列为一个样本
dn_test = x2;           % 测试目标，行向量

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% 参数设置

X = xn_train';
Y = dn_train';
Xt = xn_test';
Yt = dn_test';

type = 'f';
kernel = 'RBF_kernel';
gam = 100;              % Regularization parameter
sig2 = 0.01;            % Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel'

model = initlssvm(X,Y,type,gam,sig2,kernel);                    % 模型初始化

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% 交叉验证优化参数

%costfun = 'rcrossvalidate';
%costfun_args = {X,Y,10};
%optfun = 'gridsearch';
%model = tunelssvm(model,[],optfun,{},costfun,costfun_args);     % 模型参数优化 

%---------------------------------------------------
% 训练与测试

model = trainlssvm(model);  % 训练　
Yd = simlssvm(model,Xt);    % 回归

%---------------------------------------------------
% 结果作图

plot(1:length(Yt),Yt,'r+:',1:length(Yd),Yd,'bo:')
title('+为真实值，o为预测值')