【分类-SVM】基于哈里斯鹰算法优化支持向量机SVM实现分类附matlab的代码

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⛄ 内容介绍

支持量机已数据训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本训练样本的的的空间聚集聚集聚集聚集首先利用将进行进行降维，由降维降维所有所有所有整合成成几个个个个综合性指标；；；为为为为降低降低降低指标指标指标指标之间之间之间的的衡量标准标准所引起引起，结合聚类数据；最后利用最二乘支持算法算法进行进行分类验证验证验证验证

⛄ 部分代码

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%  Grey Wolf Optimizer (GWO) source codes version 1.0               %

%                                                                   %

%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                 %

%                                                                   %

%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                        %

%                                                                   %

%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                           %

%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au             %

%                                                                   %

%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                       %

%                                                                   %

%   Main paper: S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis             %

%               Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering        %

%               Software , in press,                                %

%               DOI: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007               %

%                                                                   %

%___________________________________________________________________%

% This function initialize the first population of search agents

function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)

Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries

% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle

% number for both ub and lb

if Boundary_no==1

   Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;

end

% If each variable has a different lb and ub

if Boundary_no>1

   for i=1:dim

       ub_i=ub(i);

       lb_i=lb(i);

       Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;

   end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]董婷. 支持向量机分类算法在MATLAB环境下的现实[J]. 榆林学院学报, 2008, 18(4):3.

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