利用鲸鱼算法优化SVM实现数据分类——Matlab代码实现

最新推荐文章于 2025-07-15 15:09:06 发布

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文章标签：支持向量机算法分类 matlab

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本文介绍了如何使用Matlab结合鲸鱼算法优化支持向量机（SVM），以提升数据分类效果。文章详细展示了从导入库文件、定义SVM参数和数据集，到应用鲸鱼算法调参，最终训练模型并预测的全过程。

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利用鲸鱼算法优化SVM实现数据分类——Matlab代码实现

鲸鱼算法是一种新型的启发式优化算法，具有全局搜索和快速收敛速度等优点。本篇文章将介绍如何利用鲸鱼算法对支持向量机(SVM)进行优化，以实现数据分类。

首先需要在Matlab中导入所需的库文件，其中包括鲸鱼算法和SVM的库文件：

%导入鲸鱼算法库文件
addpath('Whale Optimization Algorithm')
%导入SVM库文件
addpath('libsvm-3.23/matlab')

接着，定义SVM的参数和数据集：

%定义SVM的参数
gamma = 0.1;
C = 10;
%读取数据集
load fisheriris
X = meas(51:end,3:4);
Y = (1:100)'>50;

以上代码中，gamma和C分别为SVM的参数，X和Y为数据集，其中前50个数据属于类别1，后50个数据属于类别2。

接下来，利用鲸鱼算法对SVM进行调参：

%定义鲸鱼算法的参数
SearchAgents_no=30;
Max_iter=100;
lb=[0.01 0.01];
ub=[100 100];
dim=2;
%利用鲸鱼算法进行优化
[Best_score,Best_pos,WOA_cg_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,@SVM_Accuracy,X,Y);
%获取最佳参数
gamma = Best_pos(1)
C = Best_pos(2)

以上代码中，SearchA

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