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萤火虫算法优化支持向量机

机器学习之心
1 年前
数据分类预测·fa-svm·萤火虫算法优化支持向量机·多变量输入
分类预测 | Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测1.Matlab实现FA-SVM萤火虫算法优化支持向量机的多变量输入数据分类预测(完整源码和数据) 优化支持向量机核函数参数c和g。 2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。运行环境matlab2018。 3.语言为matlab,含分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 4.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。 5.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。
顶呱呱程序
1 年前
算法·支持向量机·matlab·模式识别·萤火虫算法优化支持向量机
93基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机(GSA-SVM)分类模型基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机(GSA-SVM)分类模型,以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g,输出分类可视化结果。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。