实现数据分类的麻雀算法优化最小二乘支持向量机

实现数据分类的麻雀算法优化最小二乘支持向量机

支持向量机是一种非常流行的机器学习算法，可以用于各种分类和回归问题。其中，最小二乘支持向量机是解决线性可分离问题的一种方法。然而，在实际应用中，很多数据集不是完全线性可分的，这时候就需要使用非线性支持向量机来解决问题。

在这篇文章中，我们将介绍一种基于麻雀算法优化的最小二乘支持向量机实现数据分类的方法，并提供相应的 Matlab 代码。在这个过程中，我们将展示如何通过使用支持向量机来处理非线性的数据分类问题。

首先，我们需要将数据转换成支持向量机可以处理的格式。在本例中，我们使用了 iris 数据集，其中包含三个不同种类的鸢尾花。我们可以用两个特征来对数据进行描述：花瓣长度和花瓣宽度。因此，我们将使用这两个特征作为支持向量机的输入。

接下来，我们使用 Matlab 自带的 fitcsvm 函数来训练支持向量机模型。在这个过程中，我们使用了最小二乘支持向量机来解决问题。然后，我们使用 predict 函数来进行分类预测，并将结果与真实标签进行比较，计算出分类准确率。完整的代码如下：

% 加载 iris 数据集
load fisheriris

% 取两个特征作为输入
X = meas(