% 画出Low归一化后的图像
figure;
plot(low,'b+');
title('Low归一化后的图像','FontSize',12);
grid on;
% 对low进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
low = low';
snapnow;

% 选择回归预测分析中最佳的SVM参数c&g
% 首先进行粗略选择
[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(low,tsx,-10,10,-10,10,3,1,1,0.1);

% 打印粗略选择结果
disp('打印粗略选择结果');
str = sprintf( 'SVM parameters for Low:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g'