优化相关向量机RVM实现数据回归预测——基于麻雀算法

优化相关向量机RVM实现数据回归预测——基于麻雀算法

在机器学习中，相关向量机(RVM)是一种用于分类和回归的有效算法。虽然RVM具有高精度和较短的训练时间等优点，但对于大规模数据集时，其训练时间和计算复杂度会出现问题。为了解决这个问题，我们可以使用优化算法。本文将介绍如何使用麻雀算法对RVM进行优化，实现数据回归预测。

首先，我们需要加载数据集。这里我们使用了一个基于医疗保健的数据集，其中包含了多个患者的身体指标和其对应的医疗费用。代码如下：

[data, labels] = loadData('medicalData.csv');

接着，我们需要对数据进行特征提取和预处理。这里我们使用了数据归一化和PCA降维等处理方法。代码如下：

data