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一，概述
支持向量机是一种强大的分类和回归方法，它在机器学习领域中具有广泛的应用。最小二乘支持向量机(LSSVM)是支持向量机的一种变体，它通过最小化目标函数来建立分类模型。本文将着重介绍基于LSSVM的数据分类预测方法，并提供Matlab代码供读者参考。
1. LSSVM的原理及特点
LSSVM是一种非线性分类模型，它通过将数据映射到高维特征空间中来实现非线性分类。与传统的SVM相比，LSSVM有以下几个优点：
1.1 最小二乘损失函数：LSSVM使用最小二乘损失函数来优化模型，相比于SVM的Hinge损失函数，LSSVM更加稳定，对异常点的影响较小。
1.2 避免参数优化：LSSVM的参数选择相对简单，无需通过交叉验证等方法进行优化，减少了模型训练的时间和复杂度。
1.3 框架扩展性：LSSVM的框架可以通过引入核函数进行扩展，从而实现非线性分类。
二，代码
代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。
部分代码如下：
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 添加路径
addpath('LSSVM_Toolbox\')%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%% 参数设置
type = 'f'; % 模型类型f回归，c分类
gam = 50; % 核函数参数
sig2 = 10; % 惩罚参数......三，运行结果
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