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Python实现基于DBO-SVM蜣螂优化算法（DBO）优化支持向量机进行多特征分类预测的详细项目实例
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在人工智能领域，支持向量机（
SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法，凭借其在高维数据空间中的优越表现，已成为处理复杂模式识别问题的重要工具。然而，
SVM的性能受到参数选择的影响较大，如何选择最优的参数以提升分类准确性成为了研究的关键。而在实际应用中，传统的参数优化方法往往面临着计算效率低、全局最优解难以保证的问题。为了解决这些问题，近年来，基于群体智能的优化算法得到了广泛关注。蜣螂优化算法（
Dung Beetle Optimization, DBO
）作为一种新兴的群体智能优化算法，模拟了蜣螂寻找食物的行为，已被证明在一些优化任务中具有较好的性能。
DBO算法的优点在于其较强的全局搜索能力以及相对较少的参数设置，这使得它在处理高维复杂问题时尤为有用。结合
SVM进行多特征分类预测，
DBO算法能够有效地优化
SVM的超参数，提高其分类准确度，并且避免了 ...
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