【SVM分类】基于matlab布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM分类【含Matlab源码 3915期】

已于 2024-10-15 18:58:29 修改
阅读量105 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（初级版） 文章标签： matlab
于 2024-02-01 23:13:51 首次发布
代码事宜私信博主
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/135983744
本文介绍了如何使用布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm）优化支持向量机（SVM），即CS-SVM，以提升模型性能。文章提供了一段MATLAB代码示例，涉及数据预处理、模型训练、测试集评估等步骤，并展示了部分源码。最终，文章给出了运行结果和所使用的MATLAB版本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥
在这里插入图片描述
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代码，代码获取，私信博主。
（2）代码包运行，运行有问题的话，可咨询博主。
（3）可提供运行操作视频！适合小白！

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击👇
①Matlab神经网络预测与分类 （进阶版）
②

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【GMM时间序列预测】基于matlab布谷鸟算法优化高斯混合模型CS-GMM时间序列预测【含Matlab源码 1244期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
08-23 1957
布谷鸟算法，英文叫做Cuckoo search (CS algorithm)。首先还是同样，介绍一下这个算法的英文含义， Cuckoo是布谷鸟的意思，啥是布谷鸟呢，是一种叫做布谷的鸟，o(∩_∩)o ，这种鸟她妈很懒，自己生蛋自己不养，一般把它的宝宝扔到别的种类鸟的鸟巢去。但是呢，当孵化后，遇到聪明的鸟妈妈，一看就知道不是亲生的，直接就被鸟妈妈给杀了。于是这群布谷鸟宝宝为了保命，它们就模仿别的种类的鸟叫，让智商或者情商极低的鸟妈妈误认为是自己的亲宝宝，这样它就活下来了。
CS_SVM_SVM_布谷鸟搜索_布谷鸟SVM_布谷鸟搜素_支持向量机分类
09-11
利用布谷鸟搜素优化算法实现支持向量机的参数寻优
CS-SVM_麻雀优化算法_麻雀优化_麻雀SVM_麻雀搜索算法_麻雀算法svm
09-11
内置麻雀搜索算法优化支持向量机的程序，还有麻雀搜索算法提出的原论文
CS-SVM_svm优化_SVM布谷鸟_SVM_cuckoo_布谷鸟算法优化SVM
09-11
利用布谷鸟算法优化svm，有目标函数 实验室程序，好用
cs231n作业1--SVM
Just Do It
04-26 2215
SVM算法： 1、算法思想：寻找一个超平面来划分不同类别的数据。http://www.cnblogs.com/end/p/3848740.html用图表很好的解释了什么是SVM 2、损失函数公式： 表示每个样本分类的损失值 对所有测试样本的平均损失值3、求导（梯度公式） ： 在代码理解过程中遇到了一些
【SVM分类】基于matlab布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM分类【含Matlab源码 3915期】.zip
02-01
智能优化算法优化支持向量机SVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【SVM回归预测】基于matlab布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM回归预测【含Matlab源码 1422期】
09-10
智能优化算法优化支持向量机SVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/...
【SVM分类】布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM分类【含Matlab源码 3915期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【SVM回归预测】布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM回归预测【含Matlab源码 1422期】.zip
最新发布
02-10
CSDN Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
CS_sklearn_2 SVM_1
qq_43165684的博客
10-21 239
SVM(支持向量机)   此文比较详细的介绍了SVM在sklearn中的应用和一些相关概念,一些相关概念需要读者有很强的理解能力来掌握,建议有很强的数理知识    本文以案例为主,辅以少量讲解,需要读者自行理解   在写案例之前先明白几个概念   VC维   VC 维是衡量函数类的复杂度的一种方式，通过评估函数类中函数的弯曲程度实现。举个例子，假设 {f(x,α)}\{f(x,\alpha)\}{f(x,α)}为线性指示函数类I(α0+α1Tx>0))I(\alpha_0 + \alpha_1^T
CS231N-课程作业-SVM实现
11-25
CS231N-课程作业-SVM实现代码，可以参考此文档中的程序进行学习
CS-SVM_惩罚参数c_核函数_gamma.zip
12-18
cs算法优化svm的惩罚参数c和核函数的参数gamma。(The CS algorithm optimizes the penalty parameter C of SVM and the parameter gamma of kernel function.)
布谷鸟算法（CS）优化支持向量机（svm）python
05-06
1、python程序 2、有数据集 3、迭代数据快
CS-SVM分类预测 | Matlab实现布谷鸟算法优化支持向量机的数据分类预测
m0_57702748的博客
01-25 840
本文提出了一种基于布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM的分类方法。该方法首先将布谷鸟算法应用于CS-SVM模型的参数优化，以提高模型的分类精度。然后，利用优化后的CS-SVM模型对数据集进行分类。实验结果表明，该方法能够有效提高CS-SVM模型的分类精度，并且具有较好的鲁棒性。
cs231n-svm作业
qq_42186444的博客
09-06 1004
cs231n-svm作业 svmcs231n-svm作业1.基础概念1.1 向量重构1.2 种类和样本数2.非向量化求导和loss2.1svm理解2.2svm求loss2.3svm求导3.向量化求导和求loss3.1向量化求loss3.2向量和求dw 1.基础概念 1.1 向量重构 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], -1)) 这样就设置乘 n* 3073 的二位向量 因为图像的大小为32*32 * 3 =3072的rgb图像，这样就把一张图
【BP数据预测】基于matlab布谷鸟算法优化BP神经网络CS-BP数据预测【含Matlab源码 1121期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
05-04 1560
布谷鸟算法优化BP神经网络CS-BP数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
布谷鸟算法(CS)优化支持向量机的数据分类预测，CS-SVM分类预测，多变量输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可
机器学习-深度学习
05-09 194
布谷鸟算法(CS)优化支持向量机的数据分类预测，CS-SVM分类预测，多变量输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
【SVM分类】基于布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM实现分类附matlab的代码
matlab_dingdang的博客
01-25 1169
本文提出了一种基于布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM的分类方法。该方法首先将布谷鸟算法应用于CS-SVM模型的参数优化，以提高模型的分类精度。然后，利用优化后的CS-SVM模型对数据集进行分类。实验结果表明，该方法能够有效提高CS-SVM模型的分类精度，并且具有较好的鲁棒性。
svm分类基于matlab鸽群算法优化支持向量机pio-svm数据分类【含matlab源码 2242期
01-21
svm分类基于Matlab鸽群算法优化支持向量机(SVM)数据分类是一种利用鸽群算法来优化SVM模型参数并进行数据分类的方法。鸽群算法是一种基于自然界鸟群觅食行为的优化算法，通过模拟鸟群中鸟类之间的信息交流和协作，来求解最优化问题。 在使用鸽群算法优化SVM模型之前，我们首先需要了解SVM模型的原理。SVM是一种二分类模型，通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现数据的分类。在SVM模型中，支持向量是决定超平面位置和方向的关键要素。 鸽群算法优化SVM模型的过程如下： 1. 初始化鸽群规模和初始解。 2. 根据当前解，计算每个个体适应度值。适应度值反映了个体解的好坏程度。 3. 选择适应度最好的个体作为当前最佳解，并保存其对应的超平面参数。 4. 利用鸽群的信息交流和协作，更新所有鸽子的位置和速度。 5. 根据更新后的位置和速度，计算新解的适应度值。 6. 根据新解的适应度值，更新当前最佳解。 7. 重复步骤4-6，直至满足停止准则或达到最大迭代次数。 通过鸽群算法优化SVM模型，可以得到一组最佳的超平面参数，从而实现对数据的分类。这种方法能够克服传统的SVM模型由于初始解的不合理和局部最优解的问题，进而改善了分类结果的准确性和鲁棒性。 以下是一个简化的Matlab源码示例（仅供参考）： ```matlab % 设置鸽群规模和最大迭代次数 N = 50; MaxIter = 100; % 初始化鸽子位置和速度 X = rand(N, 2); V = rand(N, 2); % 初始化最佳解和适应度值 BestX = zeros(1, 2); BestFitness = inf; % 迭代优化 for iter = 1:MaxIter % 计算适应度值 fitness = CalculateFitness(X); % 更新最佳解 [minFitness, minIndex] = min(fitness); if minFitness < BestFitness BestFitness = minFitness; BestX = X(minIndex, :); end % 更新速度和位置 V = UpdateVelocity(V, X, BestX); X = UpdatePosition(X, V); end % 输出最佳解和适应度值 disp('Best Solution:'); disp(BestX); disp('Best Fitness:'); disp(BestFitness); % 计算适应度值的函数 function fitness = CalculateFitness(X) % 计算每个个体的适应度值 % ... end % 更新速度的函数 function V = UpdateVelocity(V, X, BestX) % 根据鸽子当前位置和最佳解更新速度 % ... end % 更新位置的函数 function X = UpdatePosition(X, V) % 根据鸽子当前速度更新位置 % ... end ``` 以上是关于基于Matlab鸽群算法优化支持向量机(SVM)数据分类的简要介绍和示例源码。这种方法可以提高SVM模型的性能，但在实际应用中还需要根据具体情况进行调试和优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

海神之光

有机会获得赠送范围1份代码

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值