基于鲸鱼算法优化支持向量机（SVM）的分类预测

基于鲸鱼算法优化支持向量机（SVM）的分类预测

在本文中，我们将介绍如何使用鲸鱼算法优化支持向量机（SVM）进行分类预测，并提供基于WOA-SVM的光谱分类的Matlab源代码。

支持向量机是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过在特征空间中构建一个最优超平面来实现分类。然而，SVM的性能很大程度上依赖于选择合适的超参数，例如惩罚因子C和核函数参数。为了优化这些超参数，我们可以使用优化算法，比如鲸鱼算法。

鲸鱼算法是一种基于自然界鲸鱼觅食行为的启发式优化算法。它通过模拟鲸鱼的迁徙、聚集和搜索行为来搜索最优解。在本文中，我们将使用鲸鱼算法来优化SVM的超参数。

以下是基于WOA-SVM的光谱分类的Matlab源代码：

% 导入数据集
load('spectral_data.mat');
X = spectral_data(