基于天鹰算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）数据回归预测

基于天鹰算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）数据回归预测

最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是一种常用的机器学习方法，广泛应用于数据回归预测问题。本文将介绍如何使用天鹰算法对LS-SVM进行优化，并提供相应的MATLAB代码实现。

LS-SVM是一种非常适用于回归问题的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）变种。它通过最小化预测误差的平方和来进行模型训练，相比于传统的SVM，LS-SVM在回归问题上更为高效。天鹰算法（Eagle Strategy Algorithm）是一种基于仿生学原理的优化算法，能够有效地搜索参数空间并找到最优解。

以下是使用天鹰算法优化LS-SVM进行数据回归预测的MATLAB代码：

% 步骤1：准备数据
load('data.mat')