基于萤火虫算法优化的支持向量机实现数据分类

基于萤火虫算法优化的支持向量机实现数据分类

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于进行数据分类和回归分析。而萤火虫算法（Firefly Algorithm）是一种启发式优化算法，模拟了萤火虫在寻找食物过程中的行为，被广泛应用于解决各种优化问题。本文将介绍如何使用萤火虫算法优化支持向量机模型，实现数据分类任务，并提供相应的 MATLAB 代码。

首先，我们需要导入所需的 MATLAB 工具箱，包括支持向量机工具箱（SVM Toolbox）和优化工具箱（Optimization Toolbox）。同时，我们还需要准备用于训练和测试的数据集。这里假设已经准备好了特征矩阵 X 和对应的标签向量 y。

% 导入数据集
load('data.mat');

% 将数据集划分为训练集和测试集
trainRatio = 0.8