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分类代码案例2：粒子群算法优化支持向量机SVM分类 - MATLAB完全代码教程
- 1. 初始化代码
- 2. 读取数据代码
- 3.数据预处理代码
- 4.利用粒子群算法PSO求解最佳的SVM参数c和g代码
- 5.根据最佳的参数进行SVM模型训练代码
- 6.SVM模型预测代码
- 7.准确率分析以及分类结果对比作图代码
本文以红酒数据集为例，结合编译的libsvm多分类工具函数，介绍粒子群算法优化支持向量机SVM分类的MATLAB代码编写，主要流程包括1. 读取数据 2.数据预处理 3.利用粒子群算法PSO求解最佳的SVM参数c和g 4.根据最佳的参数进行SVM模型训练 5.SVM模型预测 6.准确率分析以及分类结果对比作图。
1. 初始化代码
close all;
clear;
clc;
format compact;
addpath('libsvm-3.24')
2. 读取数据代码
data=xlsread('数据.xlsx','Sheet1',