使用麻雀搜索算法优化最小乘支持向量机（LS-SVM）进行数据预测的MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-12-06 09:33:20 发布

安静旅者

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文章标签：支持向量机 matlab 算法 Matlab

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本文介绍了如何使用麻雀搜索算法优化最小乘支持向量机（LS-SVM）进行数据预测，详细阐述了在MATLAB环境中从导入数据集到模型训练、预测的步骤，强调了通过算法优化模型参数以提升预测效果。

使用麻雀搜索算法优化最小乘支持向量机（LS-SVM）进行数据预测的MATLAB代码

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是SVM的一种变种，它通过最小化平方损失函数来进行回归任务。在本文中，我们将介绍如何使用麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm）对LS-SVM进行优化，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要安装MATLAB并确保具备LS-SVM Toolbox。然后，我们可以按照以下步骤进行代码实现：

步骤1：导入数据集
首先，我们需要导入用于训练和测试的数据集。假设我们的数据集包含n个样本和m个特征。可以使用MATLAB的数据导入功能，将数据集加载到一个矩阵中。假设数据矩阵为X（n×m），目标向量为Y（n×1）。