Question

matlab中支持向量机的问题，懂的各位帮帮忙要疯了。。

我是看到有篇论文里边有个基于最小二乘法的优化实例，我想按照它那个方法用在我的实例上，但是程序总是实现不了参考论文里的程序，

使用Matlab7.0并结合LS-SVM工具箱LS-SVMlabl.5对表5-1中的数据进行预测仿真。将前18个数据作为训练样本，后面的6个数据用于预测精度的检验值。在LS-SVM的预测过程中，核函数选择为径向基核函数，然后利用工具箱LS-SVMlabl.5中的参数优化函数对参数和进行优化估计，最终获得最优的LS-SVM预测模型。
这里我用论文里的工具箱进行了编程，
clear;clc;
x=[1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15;16;17;18];y=[17.6;17.7;17.7;17.7;17.8;17.8;17.9;18.0;18.1;18.2;18.4;18.6;18.7;18.9;19.1;19.3;19.6;19.9];
gam=10;sig2=0.2;costfun='rcrossvalidate';costfun_args={x,y,10};optfun='gridsearch';[gam,sig2]=tunelssvm({x,y,'f',gam,sig2},[],optfun,{},costfun,costfun_args);type='classification';xt=[19;20;21;22;23;24];[alpha,b]=trainlssvm({x,y,'f',gam,sig2,'RBF_kernel'});yt=simlssvm({x,y,'f',gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b},xt);
plotx=[x;xt];ploty=[y;yt];plot(plotx,ploty);

但是出现的结果和预想差距很大，初步觉得应该是参数优化出现问题了，但是这方面确实超出个人能力范围，这方面不是很了解，哪位帮忙把这个参数优化的函数解释下，工具箱里没有这方面解释，最好把论文里怎样优化的指导小弟下。。。。。万分感激。。要是能把小弟的程序改进下就更好了
不知怎么了图片传不上去

原始有24组数据，程序里有。具体的结果论文里也提供了，看起来很理想，但是我自己实现不了。。。如果哪位大侠可以解决感激不尽。。要的比较紧

Answer 1

具体不知道怎样改，但这里有问题type='classification';
程序classification是判别，而你要做的是回归,参数错了。

追问

应该用哪一个？我也知道是回归 可是工具箱里别的好像不适合 要不我把工具箱发给你？

追答

用regress啊，我不懂的，只能自己慢慢调试了。。。

追问

谢谢哈