程序名称:基于最小二乘支持向量机结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归预测 (点预测+概率预测+核密度估计) 实现平台:matlab代码简介:基于最小二乘支持向量机结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归预测 (点预测+概率预测+核密度估计),导入数据即可,无需任何调试。代码具有一定创新性,注释详细!使用Least ...
4) 使用了贝叶斯推断(Bayesian inference); 5) 可以拓展到非监督学习中:核主成分分析(kernel PCA)或密度聚类; 6) 可以拓展到递归神经网络中。 2 运行结果 主函数部分代码: % dot(x1) = a * (x_2 -x_1) % dot(x_2) = x_1 * (b- x_3) - x_2 % dot(x_3) = x_1 * x_2 -c* x_...
2 部分代码 %LS-SVM模型参数初始化 clc clear aa=xlsread('数据集.xlsx') %% 重构矩阵 P=aa(:,1:2); T=aa(:,3); type = 'f'; kernel='RBF_kernel'; preprocess='original'; gam = 3; sig2 = 0.6; %进行模型训练 model = initlssvm(P,T,type,gam,sig2,kernel); model = trainlssvm(mo...
从MSE结果来看,经过改进后的遗传-LSSVM明显优于未改进前的结果。 5.Matlab代码
原文链接:PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码 一、PSO 1.概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization)是一种进化计算技术。它的基本思想:通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。 2.算法的原理和实现步骤 2.1算法原理 PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中,粒...
X_test = np.array([[2, 2], [-1, -1]]) predictions = model.predict(X_test) print(predictions) ``` 以上代码演示了如何使用pylssvm包创建LS-SVM模型、进行训练和预测。你也可以根据自己的数据集和需求,调整参数并进行更复杂的操作。 希望这些信息能够帮助到你!如果你有其他问题,欢迎继续提问。©...
legend('预测输出','期望输出') title('鲸鱼优化svm网络预测输出','fontsize',12) ylabel('函数输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) disp(['预测输出']) YPred_best toc %计算时间 三、运行结果 四、备注 完整代码或者代写添加QQ912100926...
2 部分代码 % Grey Wolf Optimizerfunction [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)% initialize alpha, beta, and delta_posAlpha_pos=zeros(1,dim);Alpha_score=inf; %change this to -inf for maximization problemsBeta_pos=zeros(1,dim);Beta_score=...
2 仿真代码 %基于SVM的iris数据辨识clear;clc;A=load('irisdata.txt'); %导入数据data = A(:,1:4); %1—4列数据是鸢尾花的4个特征:花萼和花瓣的长度和宽度labels = A(:,5); %最后一列是属性标签。1代表山鸢尾(iris-s...
LSSVM,python代码实例评分: 代码下载链接 最小二乘支持向量详解 目录数据导入包导入数据定义核函数初始化实例最小二乘法求 参数对def leastSquares() 方法求参数 alphas,b 的解释说明方程求解hstack() 堆栈数组水平顺序(列)vstack():堆栈数组垂直顺序(行)预测主函数 数据 导入包 from numpy import * 导入数据 de...