基于风驱动算法优化支持向量机实现数据分类

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。然而，传统的支持向量机存在一些问题，如参数选择困难和计算复杂度高。为了克服这些问题，研究人员提出了一种基于风驱动算法优化支持向量机的方法，以提高分类性能并降低计算成本。

风驱动算法是一种基于自然界中风的行为和现象的启发式优化算法。该算法模拟了风的吹拂和吹动过程，通过不断调整和优化参数，寻找最佳解。将风驱动算法与支持向量机相结合，可以有效地调整支持向量机模型的参数，提高分类准确度。

以下是使用MATLAB实现基于风驱动算法优化支持向量机的数据分类的代码示例：

% 基于风驱动算法优化支持向量机实现数据分类

% 步骤1：准备数据
load fisheriris
X = meas(:,3<