最小二乘支持向量机(LS-SVM)使用说明

下载LS SVM lab官方链接
我的MATLAB版本是2016a，下载的是Matlab R2006a - R2009a: LS-SVMlab1.8 - Linux and Windows (32 and 64 bit)，也可以使用。
将最小二乘支持向量机Matlab工具箱(Matlab R2006a - R2009a)所在的目录添加到Matlab工作搜索目录。
具体步骤：打开MATLAB2016a软件->环境，设置路径->添加并包含子文件夹。
LS SVK做回归的例子

clc;
 
X = (-3:0.2:3)';
eval('Y = sinc(X)+0.1.*randn(length(X),1);',...
     'Y = sin(pi.*X+12345*eps)./(pi*X+12345*eps)+0.1.*randn(length(X),1);');
gam = 10;
sig2 = 0.3;
type = 'function estimation';
[alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'});
%[alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel','original'});
%[alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel','preprocess'});
Xt = 3.*randn(10,1);
Yt = simlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel','preprocess'},{alpha,b},Xt);
figure; plotlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel','preprocess'},{alpha,b});
hold off
Xt = (min(X):.1:max(X))'; 
eval('Yt = sinc(Xt);',...
     'Yt = sin(pi.*Xt+12345*eps)./(pi*Xt+12345*eps)+0.1.*randn(length(Xt),1);');
hold on;  plot(Xt,Yt,'r-.'); hold off

其他具体的可以参考
LS-SVMlab Toolbox User’s Guide