最小二乘支持向量机产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本k=125;m=10;n1=ones(5,125);n2=ones(5,10);n3=[120,150,218,247、7,56,181,0,57,4、32,23、51,24、16,93、5,96,93,910,20,24,26、7,220,33、9,46、9,70、2,72,128,139,144,159、8,230,679,15、21,20、37,22、1,16,35,73,86,336,82,87,94,121,170,172、9,180,26、6,70、4,164,25、1,274,3,14,45,60,72,304,22、3,35、1,56,63,68,68,207,236,37,80,82,293,42,220,766,10,36、2,105,117,240,851,4072,4、6875,0、962,2,20、443,18、614,4、0787,17、187,17、314,11、299,11、31,3、7648,2587、2,1565,87、266,85、865,84、333,61、394,57、983,59,57,673、6,32、2,255,707,50、11,56,121,130、4,300、44,685,174,111,410,574,127,200,1678,162,334,48、155,49、77,45、703,39、216,56、982,32、597,26、859,43、737,20、385;120,60,120、7,148、7,78,262,434,77,193,61、33,261、05,36、7,41,58,1592,41、9,27、8,90、6,230,36、5,161、6,70、2,442,419,714,754,438、7,572、4,4992,61、25,59、79,64、1,237,30,520,110,419,81,87,195,69,320,334,97, 22、7,69、5,244,411、91,376,198,221,168,139,160、3,443、5,7、8,50、6,99、9,149、6,99、2,99、2,416,410、2,130,243,161,134,98,340,990,4, 12、6,169、4,257,676,2802,15850,10、826,15、787,16、667,17、036,17、972,20、83,21、432,21、731,21、834,21、835,26、818,7、882,98,6、5004,7、0013,8、0593, 10、822,18、866,28,13,423、5,5、5,48,115,15、97,13,14,2、39,42、14,102,24,58,120,256,107,48,652、9,35,39、9,1、4272,8、4485,9、1405,9、4118, 10、479,15、47,16、887,17、018,17、175;33,40,126、6,78、7,18,41,226,19,118,45、21,196、13,11、2,12、8,43,801,20、2,24、4,49、2,57,31、5,94、1,171、5,221,269、4,351,250,312、4,343,1823,45、94,45、24,44、3,92,10,140,18,105,33,26,14,32,53,172,34, 22、5,28、9,103,320、9,55,191,199,82,21,63、1,110、9,12、4,16、1,51、4,57、5,35、9,35、9,347,159,91,274、2,79,52,156,42,115,3,4、4,59、1,92,200,772,9057,17、522,12、299,3、8667,5、6786,6、6865,6、992,5、3708,5、8304,11、299,11、244,7、2202,4、704,35,5、1647,4、4914,7、2211,4、1623,4、6218,9,0、1,77、6,1、4,8、3,11,4、66,2、4,3,7、22,3、25,9,9、3,0,18,22,11,14,80、7,5、6,47、8,4、0354,2、1505,2、4557,2、7451,1、2837,4、9724,3、0902,2、1034,1、7657;84,70,142、1,192、7,21,28,387,21,125,98、03,201、4,69、5,82、5,37,932,44、2,30,95,110,39、3,193、3,371、6,461,614、1,634,502,644、6,768、9,3671,81、83,80、49,81、4,470,93,1200,92,1074,224,218,153,268,520,8 12、5,271,109,241、2,497,1832、8,1002,701,804,330,430,303、7,946,95、7,93,24、8,276,202、9,202、9,1345,817、3,430,1347、7,406,239,610,480,660,33,15、5,347、6,468,818,3521,22621,66、964,70、246,76、533,52、811,55、363,67、589,54、936,52、297,53、089,53、146,61、888,1、4,48,1、0686,2、642,0、38685,10、406,8、6555,70,11,988、9,12、6,33,55,45、37,22,29,1、8,43、18,170,29、3,105,71,503,154,117,1005、9,30,5、35,22、539,19、355,19、509,22、941,13、571,38、674,39、431,26、219,24、719;0、55,1,0、9,0、9,0,0,0,0,0,1、01,0、87,1、1,0、6,0,0,0、38,0,0、5,7,0,0、56,0,0、7,0、35,0,1,0、38,0、51,0,0,0,0,0,7、1,6,7、4,21,5、4,7、5,15,8,3、2,37、7,8,0,10、4,8、3,18、4,17,0,0,3、1,4、6,0、1,56、1,1、4,1、1,2、3,0,0,0,20,3、5,2、9,8、4,8、9,2、9,0,14,0,6,0,1、8,4,4,10,535,0,0、7052,0、93333,4、0318,1、3644,0、50983,1、0742,2、8269,2、4692,2、4646,0、30944,0,0,0,0,0,13、215,9、8739,15,12,344、5,13、2,29、8,81,12、3,22、13,74,4、38,64、71,367,64、4,201,250,382,224,131,419、1,44,247、6,23、843,20、276,23、192,25、686,17、684,8、2873,13、733,10、924,35、955];for t=1:k n1(:,t)=(n3(:,t)-min(n3(:,t)))/(max(n3(:,t))-min(n3(:,t)));endx1 = [1*ones(1,6),2*ones(1,26),3*ones(1,56),4*ones(1,1),5* ones(1,6),6*ones(1,30)];n4 =[160,97,27,56,78,92,980,83、714,23,42;130,229,90,27,161,62,73,8、067,12,62;33,136,42,20,86,35,58,5、175,12,5;96,227,63,108,353,280,12,3、0441,10,63;0,1,0、2,6,10,11,0,0,61,73];for n=1:m n2(:,n)=(n4(:,n)-min(n4(:,n)))/(max(n4(:,n))-min(n4(:,n)));end x2 = [1*ones(1,1),2*ones(1,2),3*ones(1,3),4*ones(1,1),5*on es(1,1),6*ones(1,2)]; xn_train = n1; % 训练样本dn_train = x1; % 训练目标xn_test = n2; % 测试样本dn_test = x2; % 测试样本%---------------------------------------------------% 参数设置X = xn_train;% 训练样本Y = dn_train;Xt =xn_test;Yt = dn_test;type = c; %type has to be function (estimation), classification, timeserie orNARX]kernel_type = RBF_kernel;L_fold =7;preprocess = preprocess; %是否归一化preprocess是original否codefct = code_OneVsOne; % 将“多类”转换成“两类”的编码方案%1、Minimum Output Coding (code_MOC)%2、 Error Correcting Output Code (code_ECOC)%3、 One versus All Coding (code_OneVsAll)%4、 One Versus One Coding (code_OneVsOne)%---------------------------------------------------% 编码[Yc,codebook,old_codebook]=code(Y,codefct);%---------------------------------------------------% 交叉验证优化参数[gam,sig2] =tunelssvm({X,Y,type,[],[],kernel_type,preprocess},、、、gridsearch,crossvalidatelssvm,{L_fold,misclass},codefct); %---------------------------------------------------% 训练与测试model =initlssvm(X,Y,type,[],[],kernel_type,preprocess);model = changelssvm(model,codetype,codefct);model =tunelssvm(model,gridsearch,crossvalidatelssvm,{L_fold,mis class});model =trainlssvm(model);plotlssvm(model,[],125);Yd =simlssvm(model, Xt);Result =1-abs(Yd-Yt)% 正确分类显示为1Percent = sum(Result)/length(Result) % 正确分类率。