分类预测 | MATLAB实现CPO-SVM冠豪猪算法优化支持向量机分类预测

分类预测 | MATLAB实现CPO-SVM冠豪猪算法优化支持向量机分类预测

目录

    • 分类预测 | MATLAB实现CPO-SVM冠豪猪算法优化支持向量机分类预测
      • 分类效果
      • 基本介绍
      • 算法步骤
      • 参数设定
      • 运行环境
      • 应用场景
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

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基本介绍

该MATLAB代码实现了基于冠豪猪优化算法（CPO）优化支持向量机（SVM） 的分类模型，用于解决多分类问题。核心流程包括数据预处理、参数优化、模型训练与评估，并通过可视化展示结果。

算法步骤

  1. 数据准备与预处理

    • 导入Excel数据集，分析类别数和样本量
    • 随机打乱数据（可选）
    • 分层抽样：按类别比例划分70%训练集和30%测试集
    • 数据归一化：使用mapminmax将特征缩放到[0,1]区间

  2. CPO优化SVM参数

    • 优化目标：SVM的惩罚参数 c 和RBF核参数 g
    • 搜索空间<

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