分類預測 | MATLAB實現CPO-SVM冠豪豬算法優化支持向量機分類預測

分類預測 | MATLAB實現CPO-SVM冠豪豬算法優化支持向量機分類預測

目錄

    • 分類預測 | MATLAB實現CPO-SVM冠豪豬算法優化支持向量機分類預測
      • 分類效果
      • 基本介紹
      • 算法步驟
      • 參數設定
      • 運行環境
      • 應用場景
      • 程序設計
      • 參考資料

分類效果

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基本介紹

該MATLAB代碼實現了基于冠豪豬優化算法（CPO）優化支持向量機（SVM） 的分類模型，用于解決多分類問題。核心流程包括數據預處理、參數優化、模型訓練與評估，并通過可視化展示結果。

算法步驟

  1. 數據準備與預處理

    • 導入Excel數據集，分析類別數和樣本量
    • 隨機打亂數據（可選）
    • 分層抽樣：按類別比例劃分70%訓練集和30%測試集
    • 數據歸一化：使用mapminmax將特征縮放到[0,1]區間

  2. CPO優化SVM參數

    • 優化目標：SVM的懲罰參數 c 和RBF核參數 g
    • 搜索空間<

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