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雷达卡
Python
实现基于
WOA-LSSVM
鲸鱼优化算法（
WOA）结合最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行数据分类预测的详细项目实例
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最小二乘支持向量机（LSSVM）作为支持向量机（SVM）的一种重要变体，因其将传统SVM的二次规划问题转化为线性方程组求解而受到广泛关注。LSSVM通过最小化平方误差项，极大地降低了计算复杂度，使得训练过程更加高效和稳定，尤其适合大规模数据处理。随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，数据分类预测在金融风控、医学诊断、图像识别、文本分类等众多领域展现出不可替代的重要价值。然而，LSSVM的性能极度依赖于模型参数的选择，尤其是惩罚参数和核函数参数的优化，传统手工调参难以获得最优结果。
鲸鱼优化算法（WOA）是一种新兴的群体智能优化算法，模拟座头鲸的捕食行为，通过包围、螺旋更新和随机搜索实现全局和局部搜索的平衡。WOA以其结构简单、收敛速度快和易于实现等特点，在参数优化和函数最优化问题上表现出色。结合WOA与LSSVM，可以自动寻找LSSV ...
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