分类预测 | Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

分类预测 | Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

目录

    • [分类预测 | Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】](#分类预测 | Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】)

分类效果




基本描述

1.Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】(完整源码和数据)

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AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】
clike 复制代码
%%  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

相关推荐
Mr.看海7 小时前
机器学习鼻祖级算法——使用SVM实现多分类及Python实现
算法·机器学习·支持向量机
做科研的周师兄4 天前
【机器学习入门】7.4 随机森林:一文吃透随机森林——从原理到核心特点
人工智能·学习·算法·随机森林·机器学习·支持向量机·数据挖掘
程序员大雄学编程5 天前
「机器学习笔记12」支持向量机(SVM)详解:从数学原理到Python实战
笔记·机器学习·支持向量机
ghie90905 天前
基于MATLAB的遗传算法优化支持向量机实现
算法·支持向量机·matlab
ghie90906 天前
基于libsvm的支持向量机在MATLAB中的实现
算法·支持向量机·matlab
深栈7 天前
机器学习:支持向量机
算法·机器学习·支持向量机
做科研的周师兄7 天前
中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
人工智能·学习·机器学习·支持向量机·聚类
码上地球9 天前
大数据成矿预测系列(四) | 成矿预测的“主力军”:随机森林与支持向量机深度解析
大数据·随机森林·支持向量机
rengang669 天前
10-支持向量机(SVM):讲解基于最大间隔原则的分类算法
人工智能·算法·机器学习·支持向量机
Macre Aegir Thrym11 天前
MINIST——SVM
算法·机器学习·支持向量机