Matlab
实现COA-SVM
浣熊优化算法优化支持向量机多特征分类预测的详细项目实例
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在当前的机器学习领域，支持向量机（SVM）作为一种广泛应用于分类与回归问题的算法，在处理多特征问题时展现出了优秀的性能。然而，SVM的性能表现往往受到其参数选择的影响，特别是在多特征分类问题中，如何选择合适的核函数、优化参数并进行特征选择成为提升其分类性能的关键所在。浣熊优化算法（COA）作为一种新型的群体智能优化算法，近年来得到了广泛的研究与应用。COA的优势在于其良好的全局搜索能力和较强的局部优化能力，能够有效避免陷入局部最优解，从而为复杂的优化问题提供了强有力的解决方案。
随着浣熊优化算法的出现，许多研究者开始探索将其与SVM结合，利用COA对SVM的参数进行优化，从而提高SVM在多特征分类中的预测性能。COA算法通过模拟浣熊群体的觅食行为来进行全局搜索，其自然的群体合作特性为优化问题提供了独特的视角。通过对SVM的核函数参数、惩罚参数等进行优化，COA-SVM不仅能提高分类精 ...