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
addpath(genpath('Statistics and Machine Learning Toolbox路径'))