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MATLAB
实现GWO-SVM
灰狼算法（
GWO）优化支持向量机多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
灰狼优化算法（GWO）是一种群体智能优化算法，模仿了灰狼群体捕猎行为中的社会等级关系、合作狩猎等现象，近年来广泛应用于函数优化、机器学习、图像处理等领域。支持向量机（SVM）作为一种经典的监督学习算法，广泛应用于分类和回归分析，尤其在多特征分类问题中取得了显著的成果。然而，传统的SVM在参数选择上依赖人工经验，且容易受到局部最优解的影响。为了解决这一问题，采用灰狼优化算法对SVM的参数进行优化，形成了GWO-SVM混合模型。
在现代数据处理过程中，随着大数据时代的到来，传统的机器学习算法面临着处理海量、高维数据的挑战，尤其是当数据具有多特征时，传统SVM可能由于其固定的参数设置而无法充分挖掘数据中的深层次特征。此时，通过引入GWO算法来优化SVM的参数，不仅能够提高分类准确率，还能够避免过拟合，提升模型的泛化能力。
此外，灰狼算法在全局搜索和局部搜索的平衡上具有天然优势，能够更好地避免陷入局部最优解，提高模型的鲁棒性和适应性。而SVM通过对数据进行特征空间映射，在高维空间中找 ...
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