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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

在这里插入图片描述

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<
http://www.dtcms.com/a/299419.html

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