使用鲸鱼算法优化的最小乘支持向量机实现数据分类（MATLAB代码）

使用鲸鱼算法优化的最小乘支持向量机实现数据分类（MATLAB代码）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于模式识别和机器学习领域的强大算法。它通过构建超平面来实现数据分类。然而，对于大规模数据集和复杂问题，SVM的性能优化是一个挑战。为了克服这个问题，可以使用基于鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）的优化方法来改进SVM的性能。

鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼行为的优化算法。它模拟了鲸鱼的迁徙、觅食和社交行为，并通过调整参数来搜索最优解。通过将鲸鱼算法与SVM相结合，我们可以利用鲸鱼算法的全局搜索和局部搜索特性来提高SVM的分类准确性。

下面是使用MATLAB编写的基于鲸鱼算法优化的最小乘支持向量机实现数据分类的代码示例：

% 数据准备
load fisheriris
X = meas(:,