基于灰狼算法优化支持向量机（SVM）实现数据分类的Matlab源码

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。而灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种基于自然灵感的优化算法，受到灰狼群体行为的启发。

本文将介绍如何使用灰狼算法来优化SVM模型，并提供相应的Matlab源码实现。

首先，我们需要安装Matlab软件，并确保已经安装了支持向量机工具箱（SVM Toolbox）。

接下来，我们将详细介绍实现灰狼算法优化SVM的步骤。

步骤1：导入数据
首先，我们需要导入用于训练和测试的数据集。数据集应该包括带有标签的样本，用于训练SVM分类器。

% 导入数据
load('data.mat');

步骤2：初始化灰狼群体
在灰狼算法中，灰狼被表示为具有位置和适应度值的个体。我们需要初始化一群灰狼来代表搜索空间。每只灰狼的位置表示SVM分类器的超参数（例如，惩罚因子C和核函数参数）。