基于Matlab的CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小支持向量机的数据分类与预测(含完整源码及数据)

简介：
本研究利用Matlab开发了一种结合CPO（Crow Permutation Optimization）和LSSVM的新型冠豪猪算法，用于优化最小支持向量机模型，有效提升数据分类和预测性能，并提供了包含完整源代码的数据集。 1. 本项目使用Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小支持向量机数据分类预测（包含完整源码和数据）。优化参数包括RBF核函数的gam和sig，适用于运行环境为Matlab2018及以上版本。 2. 支持多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内部注释详细，用户可以方便地替换Excel中的数据以适应不同的需求。 3. 该程序采用Matlab编写，并能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图等结果展示图表。 4. 程序设计特点：参数化编程方式使得代码具有良好的灵活性和可读性；注释详细，便于理解与二次开发。 5. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业领域内的大学生课程设计、期末大作业或毕业项目等场景使用。 6. 作者简介：某知名企业的资深算法工程师，拥有8年以上的Matlab和Python编程经验；擅长智能优化算法、神经网络预测模型构建与信号处理等多种技术领域的实验研究。