蜣螂优化算法在支持向量机（SVM）数据分类中的应用

蜣螂优化算法在支持向量机（SVM）数据分类中的应用

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据分类和回归分析等领域。蜣螂优化算法（Dragonfly Optimization Algorithm，DBO）是一种基于自然界蜣螂群体行为的启发式优化算法。本文将介绍如何使用蜣螂优化算法来优化支持向量机的数据分类性能，并提供相应的MATLAB源代码。

首先，我们需要导入所需的MATLAB工具箱和数据集。在本示例中，我们将使用UCI机器学习库中的鸢尾花数据集（Iris Dataset）作为示例数据集。以下是导入数据集的MATLAB代码：

% 导入鸢尾花数据集
load fisheriris

% 将数据集分为输入特征和标签
X = meas;
Y = species;

接下来，我们将实现蜣螂