基于模拟退火算法优化支持向量机实现数据分类

基于模拟退火算法优化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，广泛应用于数据分类和回归问题。在实际应用中，SVM的性能往往受到参数调优的影响。为了改善SVM的分类性能，可以利用模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）来优化SVM的参数。本文将介绍如何使用Matlab实现基于模拟退火算法优化的支持向量机数据分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。在这个示例中，我们将使用一个简单的二维数据集来进行分类。数据集包含两个类别，每个类别有一些样本点。可以根据实际需求准备自己的数据集，或者使用Matlab自带的示例数据集。

% 准备数据集
data = [
    2, 3, 1;
    3