基于海鸥算法优化的最小乘支持向量机实现数据分类（附Matlab代码）

支持向量机（Support Vector Machine，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分析中。而海鸥算法（Gull Optimization Algorithm）是一种基于鸟类觅食行为的启发式优化算法，可以用于优化支持向量机的参数选择。本文将介绍如何使用海鸥算法优化最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）来实现数据分类，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要安装并加载相关的Matlab工具箱，包括SVM工具箱和优化工具箱。确保你的Matlab环境已经配置好这些工具箱。

接下来，我们将给出使用海鸥算法优化LS-SVM的步骤和对应的Matlab代码。

步骤1：准备数据集
首先，我们需要准备一个数据集，包括输入特征和对应的类别标签。假设我们的数据集包含n个样本，每个样本有m个特征。我们可以将输入特征表示为一个n×m的矩阵X，类别标签表示为一个n×1的向量Y。

步骤2：初始化优化参数
接下来，我们需要初始化LS-SVM的参数，包括正则化参数γ和惩罚参数λ。我们可以随机选择一组参数作为初始值。

gamma =