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基于MATLAB的PSO-SVM粒子群优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）

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简介：
本项目采用MATLAB实现PSO-SVM算法，结合粒子群优化技术提升支持向量机性能，有效进行多特征分类与预测。提供完整源代码和数据集供参考学习。 使用MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测的完整源码和数据适用于输入15个特征、分为四类的数据集。如果出现乱码问题，可能是由于版本不一致导致，可以尝试用记事本打开并复制到文件中解决。该程序要求运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。

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  • 基于MATLAB的PSO-SVM粒子群优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现PSO-SVM算法，结合粒子群优化技术提升支持向量机性能，有效进行多特征分类与预测。提供完整源代码和数据集供参考学习。 使用MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测的完整源码和数据适用于输入15个特征、分为四类的数据集。如果出现乱码问题，可能是由于版本不一致导致，可以尝试用记事本打开并复制到文件中解决。该程序要求运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SSA-SVM：麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与支持向量机的新型分类模型，利用MATLAB实现，并应用于多特征的数据集进行高效准确的分类预测。提供完整代码和测试数据供参考使用。 MATLAB实现SSA-SVM（麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测）。数据包含15个输入特征并分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件中。建议使用MATLAB 2018b及以上版本运行该程序。
     
  • 基于MATLAB的GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本研究采用MATLAB实现GWO-SVM模型，通过灰狼优化算法改进支持向量机性能，增强多特征分类和预测能力，并提供代码与数据供参考。 使用MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（包含完整源码和数据）。数据为多特征分类数据，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的PSO-SVM粒子群优化支持向量机构建多变量回归预测模型（含完整代码及数据）
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    本研究利用MATLAB开发了结合粒子群算法与支持向量机的多变量回归预测模型，通过优化参数提升预测精度，并提供完整源码和实验数据。适合机器学习领域学者参考使用。 Matlab实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机的数据多变量输入回归预测（完整程序和数据）
     
  • 基于粒子群优化的支持向量机构建的MATLAB数据分类预测模型（PSO-SVM）
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    本研究开发了一种基于粒子群优化算法与支持向量机相结合的数据分类预测模型——PSO-SVM，并在MATLAB环境中实现，有效提升了复杂数据分析中的分类准确性。 1. 使用Matlab实现粒子群优化算法来优化支持向量机的数据分类预测（提供完整源码和数据） 2. 处理多变量输入，并进行单变量输出（类别）的分类预测。 3. 评价指标包括准确率和混淆矩阵。 4. 包含拟合效果图及混淆矩阵展示。 5. 使用Excel格式的数据，要求使用Matlab 2018B及以上版本。采用Libsvm工具箱（无需安装即可运行），仅支持Windows 64位系统。
     
  • 基于粒子群优化的支持向量机数据分类预测，PSO-SVM分类预测，适用于多变量输入的二分类与多分类模型
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    本研究提出一种基于粒子群优化（PSO）算法调参的支持向量机(PSO-SVM)分类预测模型，有效处理多变量输入下的二分类及多分类问题。 本段落介绍了一种使用粒子算法（PSO）优化支持向量机的数据分类预测方法，即PSO-SVM分类预测模型，并应用于多变量输入的场景中。该模型可以处理多特征输入单输出的二分类及多分类问题。程序采用MATLAB编写，代码内包含详细注释，方便用户直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图以辅助分析和评估预测结果。
     
  • 基于MATLAB的SVM支持向量机二分类预测（含完整源码及数据）
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现的支持向量机(SVM)算法进行二分类预测项目，包括完整的源代码和所需的数据集。适用于机器学习初学者实践与研究。 使用MATLAB实现支持向量机（SVM）进行二分类预测的完整源码及数据集。该方法采用留一交叉验证，并通过混淆矩阵、准确率、召回率、精度以及F1分数来评估模型性能。数据集包含多个特征，用于区分两类样本。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于粒子群优化的SVM分类预测（含MATLAB源码及数据）
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    本作品介绍了一种利用粒子群优化算法对支持向量机进行参数优化的方法，并应用于分类预测中。文中提供了详细的MATLAB源码和实验数据，便于读者理解和实践。 PSO-SVM分类是一种基于粒子群优化算法来改进支持向量机的数据分类预测方法（使用Matlab编写完整源码及数据）。该程序适用于多输入、多分类场景，且自带的Excel格式数据可以直接替换以适应不同的需求，确保代码能够正常运行。此外，此程序具备详细的注释说明，并能生成分类效果图和混淆矩阵图等可视化结果。支持迭代优化过程中的图表展示功能。 注意：本项目需要在Matlab2018b或更高版本环境中运行。
     
  • 基于粒子群优化的支持向量机构建数据回归模型（PSO-SVM）的预测分析
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    简介：本文提出了一种结合粒子群优化算法与支持向量机的数据回归模型（PSO-SVM），用于提高预测分析精度和效率。 利用Matlab实现粒子群优化算法来优化支持向量机的数据回归预测（提供完整源码及数据）。该方法适用于多变量输入、单变量输出的场景，并使用R2、MAE、MSE、RMSE作为评价指标。此外，还包括拟合效果图和散点图展示。所需Excel数据建议采用2018B及以上版本。此项目使用Libsvm工具箱（无需安装即可运行），仅适用于Windows 64位系统。