一般情况下最小二乘支持向量机分类机的编写语言都是用哪种?最好给点具体的建议或是有具体的程序,
e(x0,y0,x)n=length(x0);m=length(x);for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end end s=p*y0(k)+s; end y(i)=s;endSOR迭代法的Matlab程序 function [x]=SOR_iterative(A,b)% 用SOR迭代求解线性方程组,矩阵A是方阵 x0=zeros(1,length(b)); % 赋初值 tol=10^(-2); % 给定误差界 N=1000; % 给定最大迭代次数 [n,n]=size(A); % 确定矩阵A的阶 w=1; % 给定松弛因子 k=1; % 迭代过程 while k=N x(1)=(b(1)-A(1,2:n)*x0(2:n)')/A(1,1); for i=2:n x(i)=(1-w)*x0(i)+w*(b(i)-A(i,1:i-1)*x(1:i-1)'-A(i,i+1:n)*x0(i+1:n)')/A(i,i); end if max(abs(x-x0))=tol fid = fopen('SOR_iter_result.txt', 'wt'); fprintf(fid,'\n\n\n'); fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k); fprintf(fid,'超过最大迭代次数,求解失败!'); fclose(fid); end Matlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法.由于此算法精度高,采取措施对误差进行抑制,所以其实现原理也较复杂.该算法是构建在数学支持的基础之上的.龙格库塔方法的理论基础来源于泰勒公式和使用斜率近似表达微分,它在积分区间多预计算出几个点的斜率,然后进行加权平均,用做下一点的依据,从而构造出了精度更高的数值积分计算方法.如果预先求两个点的斜率就是二阶龙格库塔法,如果预先取四个点就是四阶龙格库塔法.一阶常微分方程可以写作：y'=f(x,y),使用差分概念.(Yn+1-Yn)/h= f(Xn,Yn)推出（近似等于,极限为Yn'）Yn+1=Yn+h*f(Xn,Yn)另外根据微分中值定理,存在0t1,使得Yn+1=Yn+h*f(Xn+th,Y(Xn+th))这里K＝f(Xn+th,Y(Xn+th))称为平均斜率,龙格库塔方法就是求得K的一种算法.利用这样的原理,经过复杂的数学推导（过于繁琐省略）,可以得出截断误差为O(h^5)的四阶龙格库塔公式：K1＝f(Xn,Yn);K2=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K1);K3=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K2);K4=f(Xn+h,Yn+h*K3);Yn+1=Yn+h*(K1+2K2+2K3+K4)*(1/6);所以,为了更好更准确地把握时间关系,应自己在理解龙格库塔原理的基础上,编写定步长的龙格库塔函数,经过学习其原理,已经完成了一维的龙格库塔函数.仔细思考之后,发现其实如果是需要解多个微分方程组,可以想象成多个微分方程并行进行求解,时间,步长都是共同的,首先把预定的初始值给每个微分方程的第一步,然后每走一步,对多个微分方程共同求解.想通之后发现,整个过程其实很直观,只是不停的逼近计算罢了.编写的定步长的龙格库塔计算函数：function [x,y]=runge_kutta1(ufunc,y0,h,a,b)%参数表顺序依次是微分方程组的函数名称,初始值向量,步长,时间起点,时间终点（参数形式参考了ode45函数）n=floor((b-a)/h);%求步数x(1)=a;%时间起点y(:,1)=y0;%赋初值,可以是向量,但是要注意维数for ii=1:nx(ii+1)=x(ii)+h;k1=ufunc(x(ii),y(:,ii));k2=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k1/2);k3=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+h*k2/2);k4=ufunc(x(ii)+h,y(:,ii)+h*k3);y(:,ii+1)=y(:,ii)+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;%按照龙格库塔方法进行数值求解end调用的子函数以及其调用语句：function dy=test_fun(x,y)dy = zeros(3,1);%初始化列向量dy(1) = y(2) * y(3);dy(2) = -y(1) + y(3);dy(3) = -0.51 * y(1) * y(2);对该微分方程组用ode45和自编的龙格库塔函数进行比较,调用如下：[T,F] = ode45(@test_fun,[0 15],[1 1 3]);subplot(121)plot(T,F)%Matlab自带的ode45函数效果title('ode45函数效果')[T1,F1]=runge_kutta1(@test_fun,[1 1 3],0.25,0,15);%测试时改变test_fun的函数维数,别忘记改变初始值的维数subplot(122)plot(T1,F1)%自编的龙格库塔函数效果title('自编的 龙格库塔函数')
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一种快速最小二乘支持向量机分类算法
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168 , 计算机工程与应用 座机***号码 ComputerEngineeringandApplications
一种快速最小二乘支持向量机分类算法
孔 锐,张 冰 ,
KONGRuiZHANGBing
暨南大学 珠海学院 计算机科学系,广东 珠海 519070 , , , ,
DepartmentofComputerScienceofZhuhaiCollegeJinanUniversityZhuhaiGuangdong519070China :
KONGRuiZHANGBing.puterEngineeringand ,
Applications座机***号码 168-170. : ,
AbstractLeastSquaresSupportVectorMachinesLS-SVM acquiretheoptimalsolutionbysolvingasetoflinearequationsin- ,
steadofsolvingaconvexquadraticprogrammingproblemButthesolutionsinlosesparsityproperty.Whenthetrainsetofsample ,
pointsisbiggerthecostofcomputationbecomesgreat.ThepaperpresentsanewalgorithmofFastLeastSquaresSupportVector , ,
Machines FLS-SVM.Asthesamegeneralizationabilityespeciallywhenthetrainsetofsamplepointsisbiggerthetrainspeed
ofthenewalgorithm isfasterthanthatoforiginalLS-SVM algorithm.Thenewalgorithm firstselectsthesamplesasreduced
trainingsetwhichhavebiggersupportvaluefromtotaltrainingset.ThenittrainsLS-SVM toacquireoptimalsolutionbyusing
theselectedsamplesinreducedtrainingset.Theresultsofexperimentverifythatthenewalgorithmnotonlyacquiresthesame ,
generalizationabilitywiththatoftheoriginalalgorithmsbutalsoisfasterthanthatoftheoriginalalgorithms. : ; ; ; Keywords sparsitypropertyLeastSquaresSupportVectorMachinesLSVM kernelfunctionSupportVectorMachinesSVM
摘 要:最小二乘支持向量机不需要求解凸二次规划问题,通过求解一组线性方程而获得最优分类面,但是,最小二乘支持向量机
失去了解的稀疏性,当训练样本数量较大时,算法的计算量非常大。提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机
推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明
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基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用
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