基于Harris Hawk算法优化的支持向量机（SVM）分类在Matlab中的实现

基于Harris Hawk算法优化的支持向量机（SVM）分类在Matlab中的实现

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过在特征空间中构建一个最优超平面来实现分类。然而，当数据集非常大或特征空间复杂时，传统的SVM算法可能会面临性能和效率方面的挑战。

为了克服这些挑战，一种称为Harris Hawk算法的优化算法被提出，并成功应用于SVM分类问题的优化。Harris Hawk算法是一种基于鸟群行为的优化算法，灵感来自于哈里斯鹰的狩猎策略。它通过模拟哈里斯鹰在狩猎过程中的协作和竞争行为，实现了全局优化和快速收敛的特性。

在Matlab中，我们可以使用Harris Hawk算法来优化SVM分类器的性能。下面是一个详细的实现示例：

% 步骤1：准备数据
load iris_dataset.mat; % 加载示例数据集
X = irisInputs'; % 输入特征
y