分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】

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分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】

目录

    • 分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】
      • 分类效果
      • 基本描述
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

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基本描述

1.Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】(完整源码和数据)沙猫群优化算法是2023年新提出的算法。
2.自带数据,多输入,单输出,多分类。优化参数为:SVM的gamma和c。图很多,包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等
3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2018及以上。
4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】
%%  参数设置
% 定义优化参数的个数,在该场景中,优化参数的个数dim为2% 定义优化参数的上下限,如c的范围是[0.01, 1], g的范围是[2^-5, 2^5],那么参数的下限lb=[0.01, 2^-5];参数的上限ub=[1, 2^5]%目标函数
fun = @getObjValue; 
% 优化参数的个数 (c、g)
dim = 2;
% 优化参数的取值下限
lb = [10^-1, 1];
ub = [10^2, 2^8];%%  参数设置
pop =6; %种群数量
maxgen=100;%最大迭代次数
%% 优化(这里主要调用函数)
c = Best_pos(1, 1);  
g = Best_pos(1, 2); 
toc
% 用优化得到c,g训练和测试
cmd = ['-s 0 -t 2 ', '-c ', num2str(c), ' -g ', num2str(g), ' -q'];
model = libsvmtrain(T_train, P_train, cmd);
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/134843675

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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