MATLAB
实现基于
MISSA-SVM
多策略混合改进的麻雀搜索算法（
MISSA
）优化支持向量机（
SVM）进行数据分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
多策略混合改进的麻雀搜索算法（
MISSA
）优化支持向量机（
SVM）进行数据分类预测的研究，致力于通过优化
SVM的超参数来提升其分类性能。支持向量机（
SVM）作为一种监督学习算法，在二分类问题和多分类问题中均表现出色，特别是在高维空间中的分类效果。
SVM的优势在于能够找到最优的超平面，从而实现分类。但是，
SVM的性能往往依赖于其核函数的选择以及核函数中的超参数设置，例如惩罚参数
C和核宽度参数
γ。由于SVM的训练过程涉及到复杂的优化问题，传统的优化方法如网格搜索和随机搜索往往计算量大，且容易陷入局部最优解。
麻雀搜索算法（
SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀觅食的行为模式。它通过模拟麻雀个体之间的相互合作和竞争行为，能够在全局搜索中找到较为理想的解。然而，
SSA也面临着收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。为了解决这些问题，提出了多策略混合改进的麻雀搜索算法（
MISSA
）。MISSA
将多种 ...