最小二乘支持向量机6版

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1、最小二乘支持向量机1.6版前言对于以前的版本1.5版的工具箱和更新现有的一些命令我们增加了新功能。由于许多读者都是熟悉的版本1.5布局，我们试图尽可能少地改变它。主要的区别加速了一些方法的实现。这里是一个简要的主要变化：Chapter/solver/functionWhat’snewWhat’snew2.LS-SVMLabtoolboxexamplesLS-SVM的路线图;增添更多的回归和分类的例子;界面更容易，多级分类;改变执行了健全ls-svm。3.Matlabfunctions回归或分类的可能性只使用一条命令即可，功能验证已经被删除，更快（

2、强劲）训练和（强大）模型选择标准被提供给用户，以防万一，稳健回归不同的函数必须要和与迭代重加权LS–SVM一起使用。4.LS-SVMsolver所有CMEX和/或C文件已被删除。求解线该性系统通过使用MATLAB命令“反斜杠”（）第一章引言在解决非线性分类，函数估计和密度估计问题中，支持向量机是一个很强大的方法，支持向量机也致使了其核心的新动向，最新发展事基于一般学习方法的。支持向量机应经被引入统计学习理论和结构风险最小化之中。这些方法中，凸优化问题,解决了一个典型的二次规划问题。LS-SVM是标准SVM的改进，这样就可以解决线性kkt系统的问

3、题了。最小二乘支持向量机与正规化网络和高斯过程密切相关，但更加重视和利用原始对偶的规范条款解释。经典的模式识别算法的内核版本如判别分析的内核Fisher，以非监督学习、循环式网络扩展和控制之间的链接是可用的。健全性、稀疏性、权重可以被应用到LS-SVM上，并具有三个层次的推理贝叶斯框架已经制定。LS–SVM像原始对偶那样配方给予核PCA，核CCA和PLS。对于非常大的规模问题和在线学习，一个固定大小的LS-SVM方法被提出，它基于Nystrom在原始空间中支持向量的积极选择和估计的近似值。原始对偶申述的方法被开发为核心谱聚类，数据可视化，降维和生

4、存分析。目前LS-SVMlab工具箱用户指南包含了大量MATALAB中LS-SVM算法的实现，其中涉及分类，回归，时间序列预测和无监督学习。所有的功能都已经用Matlab从R2008a，R2008b，R2009a测试，工具箱中参考命令都以打印字体书写。LS–SVMlab主页：http://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab/第二章LS--SVMlab一窥该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据

5、集可高达20，000或更多点的数据。LS-SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。未来版本将逐步加入新成果的和额外的功能。大量功能受到最小二乘-支持向量机的限制（其中包括“最小二乘支持向量机在函数中”的扩展名），其余的都是一般使用。大量的演示说明如何使用工具箱中的不同功能。Matlab的函数接口以两种方式组织：例如在网络实验室人们可以根据自己的选择将函数既可以按照功能性方式调用又可以按照面向对象的结构方式调用。2.1分类和优化调用函数：trainlssvm,simlssvm,pl

6、otlssvm,prelssvm,postlssvm;演示：Subsectionsdemofun,democlass.Matlab的工具箱是围绕一个快速LS-SVM的训练和模拟算法而建立的。相应的函数调用可用于分类以及函数估计。函数plotlssvm显示该模型在培训点区域模拟结果。通过执行Matlab中灵活和简单代码（lssvmMATLAB.m）来求解线性系统，它基于Matlab矩阵分解（反斜杠命令为准）。对单个和多个输出回归和分类的函数都可以使用。训练和模拟可以做到为每个输出分别通过传递不同的核函数，内核和/或作为列向量正规化参数。执行工具箱

7、中其他核函数也是简单的。一个模型的性能依赖于输入数据和输出数据的缩放。一个适当的算法检测，适当的重新调整重设比例，分类和二进制变量。2.1.1分类扩展调用函数：codelssvm,code,deltablssvm,roc,latentlssvm演示：Subsection,democlass大量附加功能的文件是可用于分类工作的。对于模拟分类模型的潜变量是通过模拟得到的连续的结果，这个结果最终是离散的。受试者工作特征曲线（ROC）可以用来衡量一个分类器的性能。多类分类问题分解成多个二元分类任务。几种编码方案可以用在了这一点：最小输出，一比一，一对多和

8、纠错编码方案。可以用海明距离，损失函数距离和贝叶斯损解码来解码一个给定的结果。一个偏差期限校正是可以做，然而对于小数据集是特别有趣的。2