基于竞争算法优化最小二乘支持向量机的数据预测

心之飞跃

于 2023-08-06 22:50:52 发布

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文章标签：算法支持向量机机器学习 matlab

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本文探讨了使用帝国竞争算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)进行数据预测的方法，通过Matlab实现。介绍了数据集划分、LSSVM参数设置，以及使用ICA优化模型并评估预测效果。

基于竞争算法优化最小二乘支持向量机的数据预测

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种针对分类问题的强有力的学习算法。它的目标是在保证分类边界最大化的同时，尽可能地减小分类错误率。而LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）是SVM的一种改进形式，它引入最小二乘思想解决了SVM无法处理非线性函数的问题。

本文介绍了一种基于帝国竞争算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)实现数据预测的方法，使用Matlab编程实现。

首先，我们需要加载数据集。这里选择一个简单的数据集进行演示：

load iris_dataset
X = meas;
Y = species;

数据集加载完成后，我们可以将数据集划分为训练集和测试集。这里我们采用随机分割的方式，将数据集的80%作为训练集，20%作为测试集。

cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.2);
idx = cv.test;
Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = Y(~idx,:);
Xtest  = X(idx,:);
Ytest  = Y(idx,:);

然后，我们需要为LSSVM模型设置初始参数。在本文中，我们使用Radial Basis Function(RBF)作为核函数，其中sigma=1、gamma=1是我们初始化的参数。

type = 'c';
gam = 0.2;
sig2 = 1;
model = initlssvm(Xtrain,Ytrain,type,[],[],

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