基于郊狼算法改进的支持向量机（SVM）实现数据回归预测

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。然而，在处理大规模数据集时，传统的SVM算法可能面临计算复杂度高和训练时间长的问题。为了改进这个问题，我们可以采用基于郊狼算法的优化方法来加速SVM的训练过程。本文将介绍如何使用Matlab实现基于郊狼算法改进的SVM进行数据回归预测。

首先，我们需要准备数据集。假设我们的数据集包含了一组特征向量X和对应的目标值Y。我们的目标是使用SVM模型对给定的特征向量进行回归预测。

接下来，我们将使用Matlab来实现基于郊狼算法改进的SVM。以下是实现过程的代码：

% 步骤1：导入数据集
data = load('dataset.mat');
X = data