Matlab
实现BES-LSSVM
秃鹰算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测的详细项目实例
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随着信息时代的飞速发展，数据的复杂性和多样性越来越突出，特别是在分类预测领域中。最小二乘支持向量机（LSSVM）作为一种常用的监督学习算法，具有较强的分类能力。然而，传统的LSSVM算法在处理多特征分类任务时，容易受到数据维度和特征间相关性的影响，导致其性能不尽如人意。为了解决这一问题，基于鹰优化算法（Eagle Strategy Optimization，简称ESO）的BES-LSSVM模型应运而生。
鹰优化算法是一种模拟秃鹰捕猎行为的群体智能算法，具备全局搜索能力和高效的局部搜索能力，因此在全局优化问题中表现出色。在LSSVM中，鹰优化算法可以帮助自动选择合适的核函数参数及正则化参数，从而提高模型的预测精度。与传统的LSSVM算法相比，BES-LSSVM能够更好地挖掘特征间的复杂关系，进而提升分类预测任务的效果。
秃鹰算法作为一种群体智能算法，不同于传统的启发式优化方法， ...