使用遗传算法优化的支持向量机实现数据分类

使用遗传算法优化的支持向量机实现数据分类

支持向量机（SVM）是一个强大的机器学习算法，用于分类和回归问题。然而，它通常需要调整一些参数以达到最佳的性能和泛化能力，其中一个重要的参数是惩罚系数C和核函数参数。在处理大规模、高维度数据时，如何有效地选择这些参数是一个挑战。

为了解决这个问题，我们可以使用遗传算法（GA）来优化SVM参数。GA是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法。通过模拟自然选择、交叉和变异的过程，GA可以在搜索空间中找到最佳解决方案。

在本文中，我们将使用MATLAB实现基于GA优化的最小二乘SVM分类器，并用UCI Machine Learning Repository中的Iris数据集进行测试。以下是实现代码：

% 加载数据
data = load('iris.txt');
X = data(