提供商城网站制作,企业质量文化建设,为什么做的网站要续费,wordpress linux 权限分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的…分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】完整源码和数据) 2.自带数据多输入单输出多分类。优化参数为SVM的gamma和c。图很多包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.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。蜣螂优化算法DBO是23年提出的新算法用的人还很少适合作为创新点 4.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。 程序设计
完整程序和数据私信博主回复Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】。
%% 参数设置
% 定义优化参数的个数在该场景中优化参数的个数dim为2 。
% 定义优化参数的上下限如c的范围是[0.01, 1] g的范围是[2^-5, 2^5]那么参数的下限lb[0.01, 2^-5]参数的上限ub[1, 2^5]。
%目标函数
fun getObjValue;
% 优化参数的个数 (c、g)
dim 2;
% 优化参数的取值下限
lb [10^-1, 1];
ub [10^2, 2^8];%% 参数设置
pop 6; %种群数量
maxgen100;%最大迭代次数
%% 优化(这里主要调用函数)
c Best_pos(1, 1);
g Best_pos(1, 2);
toc
% 用优化得到c,g训练和测试
cmd [-s 0 -t 2 , -c , num2str(c), -g , num2str(g), -q];
model libsvmtrain(T_train, P_train, cmd);
————————————————
版权声明本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章遵循CC 4.0 BY-SA版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/134843675
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
