基于改进蝙蝠算法的最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）预测及其在MATLAB中的实现

在机器学习领域中，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。其中，最小乘支持向量机（LS-SVM）是一种对偶形式的支持向量机，通过最小化目标函数的乘积形式，实现对样本的分类或回归。

蝙蝠算法（Bat Algorithm）是一种基于自然界中蝙蝠群体行为的启发式优化算法。通过模拟蝙蝠在寻找猎物时的位置调整和频率调整行为，蝙蝠算法能够在搜索空间中找到最优解。

本文将介绍如何通过改进蝙蝠算法来优化LS-SVM，并提供在MATLAB中的实现代码。

首先，我们需要导入所需的MATLAB工具箱，包括Statistics and Machine Learning Toolbox和Global Optimization Toolbox。

% 导入所需的 MATLAB 工具箱
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