【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测matlab源码

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1 模型介绍

1.1 LSSVM的特性

  1. 同样是对原始对偶问题进行求解,但是通过求解一个线性方程组(优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用;

  2. 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussian processes),正则化网络(regularization networks)和费雪判别分析(Fisher discriminant analysis)的核版本相结合;

  3. 使用了稀疏近似(用来克服使用该算法时的弊端)与稳健回归(稳健统计);

  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。

1.2 LSSVM用于分类任务

  1. 优化目标

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  1. 拉格朗日乘子法

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