该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。

压缩包里面包含完整的程序以及数据，有不懂的地方可以随时问，包教包会！另外需要其他程序的也可以问，本人985博士在读，擅长与机器人相关的程序。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

基于支持向量机SVM的数据分类预测，SVM分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

里面包含各类干扰信号的产生，包括：噪声干扰、拖引欺骗干扰以及采样转发干扰； 各类干扰信号的时域特征和频域特征； 采用SVM算法，对各类干扰信号进行分类。

鹈鹕算法(POA)优化最小二乘支持向量机分类预测，POA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

鲸鱼算法(WOA)优化最小二乘支持向量机分类预测，WOA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测，GWO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测，SO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。 具体流程如下： 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。 模型评估：对预测结果进行评估。 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos