基于布谷鸟算法改进支持向量机（SVM）实现预测的 MATLAB 代码

基于布谷鸟算法改进支持向量机（SVM）实现预测的 MATLAB 代码

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它通过将数据映射到高维特征空间，构建一个最优的超平面来进行分类或回归预测。然而，传统的SVM算法在处理大规模数据集时可能会遇到一些挑战，如计算复杂度高和内存消耗大等问题。为了提高SVM的性能，我们可以使用布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm）来改进。

布谷鸟算法是一种基于自然界布谷鸟产卵行为的优化算法。它通过模拟鸟巢中的布谷鸟蛋的搜索和优化过程，寻找最优解。布谷鸟算法具有全局搜索能力和收敛速度快的特点，适用于解决复杂的优化问题。

下面是使用布谷鸟算法改进的SVM实现预测的 MATLAB 代码：

% 布谷鸟算法改进的支持向量机预测

% 导入数据集
load('data.mat');
X = d