SSA优化最近邻分类预测（matlab代码）

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，简称 SSA）是于 2020 年提出的一种新型群智能优化算法，其灵感主要来源于麻雀的觅食行为和反捕食行为。
在数据方面，采用的是 Excel 分类数据集数据。该数据集被按照 8：1：1 的比例，合理划分为了训练集、验证集和测试集。
代码设计上采用了模块化结构，依据功能模块，清晰地划分成了数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分。这样的结构极大地提升了代码的可读性与可维护性。
数据处理流程十分清晰规范。先是对数据进行了标准化处理，运用 Zscore 标准化方法，随后将数据科学地划分为训练集、验证集和测试集，这一系列操作有效保障了模型训练的准确性和可靠性。
关于模型评估，代码中运用了十折交叉验证等科学方法，对模型性能进行了全面评估。不仅计算出了训练集、验证集和测试集的准确率，还输出了十折验证准确率以及运行时长。此外，通过绘制分类情况图和混淆矩阵，对模型的分类效果进行了可视化呈现，能让人更直观地了解模型的性能和分类结果。
在结果可视化环节，通过绘制 SSA 寻优过程收敛曲线、分类情况图以及混淆矩阵，直观地展示了模型的分类效果，为模型性能的直观分析和比较提供了有力帮助。
输出定量结果如下：

十折验证准确率：0.94309

训练集ACU：0.95122

验证集ACU：1

测试集ACU：1

运行时长: 0.268

代码有中文介绍。

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