基于海洋捕食算法优化支持向量机（SVM）实现数据预测

基于海洋捕食算法优化支持向量机（SVM）实现数据预测

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，它在分类和回归问题上表现出色。然而，SVM的性能受到参数调整的影响，为了提高SVM的准确性和泛化能力，可以采用优化算法对其进行参数优化。本文将介绍如何使用海洋捕食算法（Marine Predators Algorithm，简称MPA）优化SVM，并提供相应的MATLAB代码。

海洋捕食算法是一种模拟自然界中海洋捕食行为的优化算法。该算法模拟了海洋食物链中的捕食者和猎物之间的相互作用，通过模拟捕食者寻找猎物的行为，来寻找最优解。通过将MPA与SVM相结合，可以提高SVM的分类性能。

以下是使用MATLAB实现基于海洋捕食算法优化SVM的代码：

% 海洋捕食算法参数设置
Max_iter = 100;  % 最大迭代次数
N = 50;         % 捕食者个数