基于麻雀算法优化的相关向量机（RVM）用于数据回归预测

基于麻雀算法优化的相关向量机（RVM）用于数据回归预测

麻雀算法（Sparrow Algorithm）是一种基于鸟群行为的优化算法，通过模拟麻雀在觅食过程中的行为，结合种群智能的思想，来解决优化问题。相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）是一种机器学习方法，用于回归和分类任务。本文将介绍如何使用麻雀算法优化相关向量机（RVM）来进行数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码示例。

首先，我们需要安装并加载相关的MATLAB工具箱，包括Statistics and Machine Learning Toolbox和Global Optimization Toolbox。

% 加载工具箱
pkg load statistics
pkg load globaloptim

接下来，我们将定义数据集并进行预处理。假设我们有一个包含输入特征X和目标变量y的数据集，其中X是一个m×n的矩阵，表示m个样本和n个特征，y是一个m×1的向量，表示对应的目标值。

% 定义数据集
X = ...; <