基于遗传算法优化的支持向量机（SVM）数据分类的MATLAB源码

基于遗传算法优化的支持向量机（SVM）数据分类的MATLAB源码

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于数据分类和回归分析。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于进化思想的优化算法，能够有效地搜索复杂问题的最优解。本文将介绍如何使用遗传算法优化支持向量机的数据分类，并提供MATLAB源码实现。

首先，我们需要准备一组训练数据集。训练数据集由输入特征向量和对应的类标签组成。特征向量表示数据的各个特征属性，类标签用于指示数据所属的类别。在本例中，我们假设训练数据集已经准备好，并且每个特征向量的维度为n。

接下来，我们将使用MATLAB中的遗传算法工具箱来实现遗传算法优化支持向量机的数据分类。首先，我们需要定义适应度函数，即衡量个体（SVM参数）优劣的指标。在支持向量机中，适应度函数可以选择分类准确率或其他性能指标，如精确度、召回率等。这里我们选择分类准确率作为适应度函数。

以下是适应度函数的MATLAB源码示例：

function fitness =