飞行路径预测：基于MATLAB的支持向量机

飞行路径预测：基于MATLAB的支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。在航空领域，SVM可以应用于飞行路径预测，帮助航空公司和飞行员做出合理的航线规划。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于支持向量机的航线预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集，包括已知的飞行路径信息。数据集可以包含航班起始点和目的地坐标、飞行高度、飞行速度等特征。假设我们已经有了一个包含N个样本的数据集，每个样本有D个特征。

接下来，我们使用MATLAB的机器学习工具箱来构建支持向量机模型。首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。可以使用MATLAB中的"cvpartition"函数进行划分，设置训练集和测试集的比例。

% 数据集划分
c = cvpartition(N,'HoldOut',0.2);
trainIdx