本文提出了一种基于遗传算法改进的支持向量机（SVM），称为GA-SVM，用于优化SVM的参数和超参数。通过在SVM中应用遗传算法，实现了在高维数据和大规模数据上提升分类效果的目标。实验使用UCI的Iris数据集验证了GA-SVM的性能，结果显示其分类准确率得到提高。
遗传算法优化支持向量机的外观设计
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种最优化的分类算法，其通过寻找分类边界最大间隔来实现分类。然而，SVM在处理高维数据和大规模数据时会面临一些困难。为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传算法改进SVM的外观优化设计，即GA-SVM。本文首先对支持向量机算法进行了简要介绍，然后介绍了遗传算法的概念和算法流程，最后给出了GA-SVM的实现过程及其MATLAB代码。
支持向量机算法简介
SVM是一种二分类方法，假设有训练集 T = { ( x 1 , y 1 )
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