本文介绍了一种结合鲸鱼优化算法（WOA）和支持向量机（SVM）的乳腺肿瘤识别方法。通过MATLAB仿真，利用WOA优化SVM的参数，提高分类性能。首先，解释了WOA的基本原理；然后，概述了SVM在分类中的作用；接着，详细描述了算法的实现步骤，包括数据预处理、划分训练测试集、参数设置、迭代优化和结果评估；最后，指出实际代码中的关键部分和需要注意的细节，以助于理解和实现该算法。
基于WOA-SVM算法的乳腺肿瘤识别算法的MATLAB仿真
乳腺肿瘤是威胁女性健康的一种常见疾病，因此早期的乳腺肿瘤诊断和识别非常重要。近年来，机器学习算法在医学图像处理领域取得了显著的进展。本文将介绍一种基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的乳腺肿瘤识别算法，并通过MATLAB进行仿真实现。
首先，让我们来了解一下鲸鱼优化算法（WOA）。WOA是一种基于自然界鲸鱼群体行为的优化算法，其灵感来自于鲸鱼捕食的行为。该算法通过模拟鲸鱼的搜索行为，来寻找最优解。WOA算法具有全局搜索能力和较快的收敛速度，适用于解决复杂的优化问题。
支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，广泛应用于模式识别和分类问题。SVM算法通过在特征空间中构建一个最优超平面，将不同类别的样本分开。该算法在处理高维数据和小样本数据时表现出较强的鲁棒性和泛化能力。
下面是基于WOA-SVM算法的乳腺肿瘤识别算法的MATLAB实现的源代码：
% 加载数据集
load breast_cancer_dataset.mat
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