MATLAB
实现基于
SCA-SVM
正弦余弦算法（
SCA）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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随着信息技术的不断发展，数据的产生和积累在各个领域日益增多。如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了许多研究者和工程师关注的焦点。支持向量机（
SVM）作为一种经典的机器学习算法，因其优异的分类性能被广泛应用于模式识别、图像处理、语音识别、医疗诊断等多个领域。然而，在实际应用中，
SVM的性能往往受到参数选择的影响，而传统的
SVM参数调优方法如网格搜索、交叉验证等，计算复杂度高，且容易陷入局部最优解。因此，如何优化
SVM的参数，以提高其分类性能，成为了一个亟待解决的问题。
在此背景下，正弦余弦算法（
SCA）作为一种新型的启发式优化算法，因其全局搜索能力和简单易实现的特点，逐渐被应用于优化
SVM的参数。
SCA的核心思想是模拟自然界中振动现象，通过正弦和余弦函数的特性来调整搜索过程中的解，以达到全局最优。该算法具有较强的全局搜索能力，能够避免陷入局部最优解 ...