布谷鸟算法优化支持向量机(SVM)实现预测的MATLAB代码

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本文介绍如何利用布谷鸟算法优化支持向量机(SVM),以提高预测性能。通过MATLAB代码展示从数据集导入、SVM模型定义、优化目标函数设定到布谷鸟算法的初始化、搜索过程,以及最终的模型训练和预测。

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布谷鸟算法优化支持向量机(SVM)实现预测的MATLAB代码

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm)是一种基于自然界鸟类觅食行为的优化算法,它可以应用于优化问题的求解。本文将介绍如何使用布谷鸟算法改进SVM,并提供相应的MATLAB代码。

首先,我们需要导入SVM库和数据集,这里我们使用MATLAB自带的鸢尾花数据集进行演示。以下是导入数据集的代码:

load fisheriris
X = meas(:,3:4);
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