在 MATLAB 中实现支持向量机回归（SVR）可以通过使用内置的机器学习工具箱来实现。以下是一个简单的 SVR 实现示例，其中包括数据生成、模型训练和预测。

首先，我们需要准备数据并使用 fitrsvm 函数进行模型训练：

% 生成示例数据  
rng(1); % 设置随机数种子以获取可复现的结果  
X = (1:100)'; % 特征向量（训练数据）  
y = sin(X/10) + 0.1*randn(size(X)); % 响应变量（训练数据）  
% 将数据分成训练集和测试集  
trainRatio = 0.8;  
trainIdx = 1:floor(trainRatio*length(X));  
testIdx = (floor(trainRatio*length(X))+1):length(X);  
X_train = X(trainIdx);  
y_train = y(trainIdx);  
X_test = X(testIdx);  
y_test = y(testIdx);  
% 使用 SVR 创建并训练模型  
mdl = fitrsvm(X_train, y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'Standardize', true);  
% 进行预测  
y_pred = predict(mdl, X_test);  
% 可视化结果  
figure;  
plot(X_train, y_train, 'bo', 'DisplayName', '训练数据');  
hold on;  
plot(X_test, y_test, 'ro', 'DisplayName', '真实值');  
plot(X_test, y_pred, 'g-', 'DisplayName', '预测值');  
xlabel('X');  
ylabel('y');  
legend('show');  
title('SVR 回归预测');  
hold off;  

代码解释：

1. 数据生成: 使用 sin 函数生成了一个简单的非线性数据集，并添加了一些高斯噪声。

2. 数据划分: 将生成的数据分为训练集和测试集以验证模型的性能。

3. 模型训练: 使用 fitrsvm 函数来进行训练，这个函数是 MATLAB 中用于回归的 SVM 实现。我们使用 RBF（径向基）核函数，并且数据标准化。

4. 预测与可视化: 使用训练好的模型对测试数据进行预测，并通过图表展示预测结果。

你可以根据具体的需求调整核函数、参数配置以及数据集。MATLAB 提供了许多选项来定制 SVR 模型的训练和优化。