基于麻雀算法优化的支持向量机实现数据分类

基于麻雀算法优化的支持向量机实现数据分类

支持向量机（Support Vector Machine，简称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。而麻雀算法（Sparrow Search Algorithm）是一种基于鸟群行为的优化算法，可以用于求解复杂的优化问题。本文将结合麻雀算法对支持向量机进行优化，实现数据分类的目标。

首先，我们需要安装MATLAB并确保已经安装了支持向量机工具箱（SVM Toolbox）。接下来，我们将介绍如何使用麻雀算法优化支持向量机的代码实现。

% 步骤1: 准备数据集
% 假设我们有一个训练数据集X和对应的标签y
% X是一个m×n的矩阵，其中m表示样本数量，n表示特征数量
% y是一个m×1的向量，表示每个样本对应的分类标签

% 步骤2: 初始化麻雀算法参数
max_iter = 100