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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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简介：
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。

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  • 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SSA-XGBoost：麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（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XGBoost模型的创新方法SSA-XGBoost，用于提升多特征分类预测性能。文中提供了完整的Matlab代码和相关数据集，方便读者复现实验结果。 Matlab实现SSA-XGBoost麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（完整源码和数据）。该数据用于多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。运行环境为MATLAB 2018b及以上版本，程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到你的文件中解决此问题。
     
  • 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SSA-RF与RF麻雀算法优化随机森林及多特征分类预测(含完整源码和数据)
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    本研究利用MATLAB实现了一种结合SSA-RF与RF优化技术的麻雀搜索算法，用于改进随机森林模型，并应用于多特征分类预测。附有源代码和相关数据集。 本段落介绍了使用Matlab实现SSA-RF（麻雀算法优化随机森林）和RF（随机森林）的分类预测方法，并提供了完整源码和数据。通过麻雀算法对随机森林中的树木数量和森林深度进行优化，输入12个特征并将其分为四类。文章还包括了模型优化前后的对比分析以及可视化展示分类准确率的图表，以便于直观地比较不同模型的表现。
     
  • 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。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机数据分类与预测，SSA-SVM分类预测，适用于多特征输入的二分类和多分类模型
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    本研究提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的支持向量机(SVM)模型——SSA-SVM，用于改善多特征输入下的二分类及多分类任务的数据分类与预测性能。 麻雀算法（SSA）优化支持向量机的数据分类预测功能，简称SSA-SVM分类预测。该模型适用于多特征输入的二分类及多分类问题，并且程序内注释详细，方便用户直接替换数据使用。代码采用Matlab编写，能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 基于Matlab的SSA-LSSVM：麻雀算法优化最小二乘支持向量机进行多变量回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究利用Matlab开发了SSA-LSSVM模型，结合麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机，有效提升多变量回归预测精度，并提供完整的源代码和测试数据。 Matlab实现SSA-LSSVM：麻雀算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测（包含完整源码和数据） 1. 数据集文件名为data，输入6个特征，输出一个变量。 2. 主程序文件为MainSSA_LSSVMNN.m，其余为函数文件且无需运行。 3. 命令窗口将显示MAE、MBE和R²的值。 4. 使用麻雀算法优化最小二乘支持向量机中的RBF核函数参数gam和sig。 请确保程序及数据位于同一文件夹内，并在Matlab2018及以上版本中运行。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机数据分类预测.rar
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的支持向量机模型，用于改进数据分类与预测性能，适用于多种领域的问题解决。 基于麻雀搜索算法优化的SVM数据分类预测方法的研究与实现。
     
  • 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。