MATLAB程序回归向量的应用

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

Matlab代码Pattern_Regression_Matlab支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析，包括交叉验证以评估预测能力。请在使用代码时引用相关论文：Zaixu Cui, Gaolang Gong，《机器学习回归算法及样本大小对基于功能连接特征的个性化行为预测的影响》，NeuroImage，2018年，178: 622-37；Zaixu Cui等，《利用灰质体积个性化预测阅读理解能力》，Cerebral Cortex，2018年，28(5):1656–72；Zaixu Cui等，《个性化预测阅读理解能力的研究》，2018年，Cerebral Cortex，28(5):1656–72。

在Matlab中，有一个支持向量机（SVM）程序，其中包括了两种不同的内核：一种是用C语言编写的OSU-SVM内核，具有更高的执行效率；另一种是Matlab内置的内核。详细使用说明可以在http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/index.htm找到。

这是一个涵盖支持向量机SVM和各种核函数的matlab程序集，具有广泛的应用价值。

使用Matlab内置的svmtrain和svmpredict函数实现多分类支持向量机。

利用支持向量机回归算法，构建混凝土抗压强度预测模型。本资源提供基于 Matlab 的程序代码，用于学习和交流支持向量机在材料科学领域的应用。

经典支持向量机（SVM）算法的MATLAB仿真程序，适用于各种数据的SVM实验。

支持向量数据描述是单类分类器的一种扩展形式，建立在支持向量机的基础上，提高数据分类精度和效率。该方法适用于处理复杂数据集，通过MATLAB程序实现，有效简化了数据分析过程。

逐步回归分析是通过MATLAB中的stepwise函数进行的，利用交互式环境进行详细分析。