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及文章作者：机器学习之心
摘要：SAO-LSSVM雪消融算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测
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基本介绍
1.Matlab实现SAO-LSSVM雪消融算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测，运行环境Matlab2018b及以上；
2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。
3.算法优化LSSVM参数为：sig，gamma。
4.excel数据集，main为主程序，其他为函数文件，无需运行，分类效果如下：
注：程序和数据放在一个文件夹。
2
数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Z5WWmZpt
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%% 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 = T_train;t_test = T_test ;%% 转置以适应模型p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';
嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。科研课题模型定制/横向项目模型仿真/职称学术论文辅导/模型程序讲解均可联系本人唯一QQ1153460737（其他均为盗版，注意甄别）
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