clc?;
clear;?
close?all?
%---------------------------------------------------?
%?產(chǎn)生訓(xùn)練樣本?
xn_train1?=?1:2:200;??????????????????%?訓(xùn)練樣本，每一列為一個(gè)樣本?
xn_train2?=?1:1:100;?
dn_train1?=?xn_train1+2*xn_train2;????%?訓(xùn)練目標(biāo)，行向量
dn_train2?=?0.5*xn_train1+xn_train2;?

%?plot（1:length（dn_train1）dn_train1‘r‘1:length（dn_train2）dn_train2‘bo:‘）
%?產(chǎn)生測(cè)試樣本
xn_test1?=?2:2:200;???????????????????%?測(cè)試樣本，每一列為一個(gè)樣本?
xn_test2?=?1:2:200;?
dn_test1?=?xn_test1+2*xn_test2;????????%?測(cè)試目標(biāo)，行向量
dn_test2?=?0.5*xn_test1+xn_test2;
%?plot（1:length（dn_test1）dn_test1‘r‘1:length（dn_test2）dn_test2‘bo:‘）
%---------------------------------------------------?
%?參數(shù)設(shè)置?（由于lssvm中函數(shù)調(diào)用XY時(shí)，默認(rèn)行是樣本個(gè)數(shù)，列是自變量的個(gè)數(shù)【即如輸入為單變量則列為1，3變量則列為3，所以要做轉(zhuǎn)置）
%?注意看下
%?d?Dimension?of?the?input?vectors
%?m?Dimension?of?the?output?vectors
%?N?Number?of?training?data
%?Nt?Number?of?test?data
%?X?N×d?matrix?with?the?inputs?of?the?training?data
%?Xt?Nt×d?matr