基于Matlab的鲸鱼算法优化支持向量机（SVM）分类

基于Matlab的鲸鱼算法优化支持向量机（SVM）分类

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、数据分类和回归分析等领域。然而，SVM的性能很大程度上依赖于选择合适的参数和核函数。为了提高SVM的分类性能，可以使用优化算法对其进行参数优化。本文将介绍如何使用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化SVM分类器，并给出相应的Matlab源代码。

鲸鱼算法是一种模拟鲸鱼觅食行为的启发式优化算法。它模拟了鲸鱼群体中的个体行为，通过搜索空间中的随机位置来寻找最优解。鲸鱼算法具有全局搜索能力和较快的收敛速度，适用于解决复杂的优化问题。

首先，我们需要准备SVM分类器的代码。在Matlab中，可以使用内置的svmtrain和svmpredict函数来构建和训练SVM分类器。以下是一个简单的示例代码：

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas(51:end