本文介绍了如何利用Matlab结合狮群算法（LOA）优化最小二乘支持向量机（LSO-LSSVM）进行数据回归预测。通过载入数据集，初始化参数，设定适应度函数，编写LSSVM训练和预测函数，以及实现LOA迭代过程，实现了对LSO-LSSVM模型的参数优化。该方法有助于提高预测准确性，适用于不同数据集和问题。
基于Matlab的狮群算法优化最小二乘支持向量机（LSO-LSSVM）数据回归预测
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，在许多领域中都有广泛的应用。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）是SVM的一种变体，通过引入最小二乘损失函数来进行数据拟合。然而，对于LS-SVM来说，参数优化问题是一个复杂的非凸优化问题。
为了解决这个问题，我们可以采用狮群算法（Lion Optimization Algorithm，LOA）来对LSO-LSSVM进行参数优化。狮群算法是一种基于自然界生物行为的启发式优化算法，它模拟了狮群中狮子的社会行为和个体行为，通过协同合作来寻找最优解。
下面我们将使用Matlab编写代码来实现基于LOA优化的LSO-LSSVM数据回归预测。
首先，我们需要载入所需的数据集。假设我们有一个包含输入特征X和输出Y的训练数据集。
load('data.mat'
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
