svm多分类matlab代码,svm预测matlab实现

　　【SVM分类】基于海鸥算法优化支持向量机的SVM分类(SVM)带matlab代码_ MATLAB仿真博客的技术博客_博客

　　1简介支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法。它追求结构风险最小化而不是经验风险最小化，泛化能力强。SVM是由线性可分二元分类问题发展而来的，其基本思想是寻找两类样本的最优分类面，使两类样本的分类余量最大化。以图1为例。图中，实点和虚点分别代表两类样本；h是分类线，H1和H2是直线，它们是最接近分类线的样本并且平行于分类线。它们之间的距离称为分类区间。所谓最优分类线，要求分类线既能正确区分两类，又能最大化分类区间。

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　　第二部分代码函数[score，position，convergence]=SOA (search _ agents，max _ iterations，lower _ bound，upper _ bound，dimension，objective)position=zeros(1，dimension)；得分=infpositions=init(Search _ agent，dimension，Upper_bound，Lower _ bound)；收敛=零(1，Max _ iterations)；l=0；而lUpper _ bound4 flaglower _ bound=positions (i，)3个模拟结果

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　　4参考文献[1]屈，邓。基于matlab的svm分类预测的实现[J].信息与传播，2017(3):2。

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

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