GSA-SVM：基于万有引力搜索算法的支持向量机优化及代码实现解析

GSA-SVM：万有引力搜索算法优化的支持向量机：GSA-SVM。
该算法是2015年基于万有引力定律提出的一种元启发式智能优化算法，全局优化能力突出。
代码注释详细，并附算法原理说明。

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程老板的卡农

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GSA-SVM（Gravity Search Algorithm optimized Support Vector Machine）是一种基于万有引力定律的元启发式智能优化算法，它在全局优化能力方面具有突出的表现。本文将对GSA-SVM算法进行介绍和分析，着重探讨其原理、实现和优化效果。

首先，我们来了解GSA-SVM算法的基本原理。该算法的设计灵感来自于宇宙万有引力定律，即物体之间存在着相互吸引的力量。在GSA-SVM中，数据样本点被看作宇宙中的质点，而