untitled2.m

来自「一维支持向量机回归以及二维支持向量机回归」· M 代码 · 共 36 行

clear;
clc;
%p0=[-10:0.1:10];  %输入数据
p0=20*rand(1,100)-10;
o=0.2;   %噪声正态分布的标准差
lC=size(p0,2);
z=o*randn(1,lC);   %输出时伴随的噪声
for i=1:lC;
    t0(i)=sin(p0(i))/p0(i)+z(i);    %输出数据
end
    
%LC=75;  %学习样本数 
%P=p0(1:LC);      
%T=t0(1:LC);     
X=p0';            %训练用输入数据
Y=t0';            %训练用输出数据
ker='bspline';
C=1;
loss='einsensitive';
e=0.3;
global p1;
p1=1;

[nsv,beta,bias]=svr(X,Y,ker,C,loss,e)
x=[-10:0.1:10];
y=sin(x)./x;
%tstX=x';
%targetY=y';
%tstY=svroutput(X,tstX,ker,beta,bias);
%err=svrerror(X,tstX,targetY,ker,beta,bias,loss,e)  %计算预测误差

figure;
plot(x,y) 
hold on;
svrplot(X,Y,ker,beta,bias,e)
hold off;