本文介绍了如何使用改进的人工蜂群算法优化支持向量机（SVM），实现数据分类。首先在MATLAB中实现基本的SVM，然后详细阐述如何运用改进的ABC算法来优化SVM的超参数C和γ，从而提高分类准确率。通过迭代优化，找到最佳超参数组合，最终在测试集上验证分类效果。
基于改进的人工蜂群算法优化的支持向量机（SVM）实现数据分类
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于数据分类和回归分析。而人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种基于蜜蜂觅食行为的启发式优化算法。本文将介绍如何使用改进的人工蜂群算法来优化SVM，并实现数据分类。
首先，我们需要在MATLAB中实现SVM。以下是使用MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox实现SVM所需的基本代码：
% 加载数据集
load('data.mat');
X = data(:, 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
