MATLAB
实现基于最小二乘支持向量机（
LS-SVM
）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能和大数据技术的飞速发展，智能分类与预测在科学研究、工程应用、医疗健康、金融风控等诸多领域逐渐成为基础性工具。多特征分类作为智能数据分析中的核心内容，能够将复杂、高维、多模态特征数据高效映射到相应类别，对实现精准决策和智能预警具有重要价值。支持向量机(SVM)以其理论严谨、分类效果优异、泛化能力强等特点，在小样本、非线性和高维数据分类领域表现卓越。然而，传统SVM在复杂实际应用场景中仍面临参数调优困难、计算效率低、处理多分类问题不够便捷等难题。因此，最小二乘支持向量机（LS-SVM）应运而生。
LS-SVM通过将原本SVM的凸二次规划问题转化为线性方程组，有效地提升了计算效率，使得大规模数据的训练成为可能。同时， LS-SVM在结构上保留了SVM的理论优势，又兼顾了运算复杂性的显著降低，使得多特征数据的有效融合与计算更加简便。基于LS-SV ...