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分類代碼案例3：麻雀搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)SVM分類 - MATLAB完全代碼教程
- 1. 初始化代碼
- 2.讀取數(shù)據(jù)代碼
- 3.數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼
- 4.利用麻雀搜索算法SSA求解最佳的SVM參數(shù)c和g代碼
- 5.根據(jù)最佳的參數(shù)進(jìn)行SVM模型訓(xùn)練代碼
- 6.SVM模型預(yù)測(cè)代碼
- 7.準(zhǔn)確率分析以及分類結(jié)果對(duì)比作圖代碼
本文以紅酒數(shù)據(jù)集為例，結(jié)合編譯的libsvm多分類工具函數(shù)，介紹麻雀搜索算法優(yōu)化支持向量機(jī)SVM分類的MATLAB代碼編寫，主要流程包括1. 讀取數(shù)據(jù) 2.數(shù)據(jù)預(yù)處理 3.利用麻雀搜索算法SSA求解最佳的SVM參數(shù)c和g 4.根據(jù)最佳的參數(shù)進(jìn)行SVM模型訓(xùn)練 5.SVM模型預(yù)測(cè) 6.準(zhǔn)確率分析以及分類結(jié)果對(duì)比作圖。
1. 初始化代碼
close all;
clear;
clc;
format compact;
addpath('libsvm-3.24')
2.讀取數(shù)據(jù)代碼
data=xlsread('數(shù)據(jù).xlsx','Sheet1',