基于萤火虫算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）实现数据回归预测

在本文中，我们将介绍如何使用萤火虫算法（Firefly Algorithm）对最小乘支持向量机（LS-SVM）进行优化，以实现数据回归预测。我们还将提供相应的MATLAB代码来演示实现过程。

LS-SVM是一种非常有效的机器学习算法，用于回归和分类任务。它是基于支持向量机（SVM）的改进版本，通过最小化目标函数来拟合数据，并找到最佳的超平面来进行预测。萤火虫算法是一种启发式优化算法，受到萤火虫行为的启发，用于搜索最优解。

以下是使用MATLAB实现基于萤火虫算法优化的LS-SVM的代码：

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;  % 输入特征
Y