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

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本文介绍了如何利用改进的蝙蝠算法优化最小乘支持向量机(LS-SVM),并提供了MATLAB实现代码。内容包括LS-SVM的基本原理、蝙蝠算法的描述、模型目标函数的定义以及算法在示例数据集上的应用。

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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。

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