Advertisement

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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的最小二乘支持向量机分类预测(SSA-LSSVM)，适用于多输入单输出模型的二分类和多重特征分析
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与最小二乘支持向量机的新型分类预测方法(SSA-LSSVM)，专门针对多输入单输出系统的二分类及复杂特征分析，显著提升了预测准确性和效率。 麻雀算法（SSA）优化了最小二乘支持向量机分类预测方法（SSA-LSSVM），适用于多输入单输出模型的二分类及多分类问题。程序中包含详细的注释，可以直接替换数据使用。该程序采用MATLAB编写，并能生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 基于灰狼算法优化的支持向量机数据分类与预测，GWO-SVM分类预测，涉及多特征输入的二分类和多分类模型
    优质
    本研究提出了一种基于灰狼算法优化的支持向量机（GWO-SVM）模型，用于处理复杂的数据集中的二分类和多分类问题。通过改进SVM参数选择过程，该方法在多特征输入情况下表现出更高的准确性和稳定性。 灰狼算法（GWO）优化支持向量机的数据分类预测功能称为GWO-SVM。该模型适用于多特征输入的二分类及多分类问题，并且程序内详细注释，方便用户直接替换数据使用。此程序采用Matlab编写，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于布谷鸟搜索算法优化的支持向量机数据分类与预测模型，适用于多变量输入和多特征输入的二分类及多分类问题
    优质
    本研究提出了一种改进的支持向量机模型，通过引入布谷鸟搜索算法进行参数优化，有效提高了对复杂多变量和多特征数据集的分类与预测精度，广泛适用于二分类及多分类任务。 布谷鸟算法（CS）优化了支持向量机的数据分类预测功能，即CS-SVM分类预测模型适用于多变量输入的场景。该模型能够处理从多个特征中提取信息并进行单输出二分类或多分类的任务。程序内部有详细的注释说明，用户可以直接替换数据以运行程序。此程序使用Matlab编写，并能生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。
     
  • 基于鲸鱼算法（WOA）优化的支持向量机数据分类与预测，涵盖多变量输入和多特征输入的二分类及多分类模型
    优质
    本研究采用鲸鱼优化算法改进支持向量机，有效处理多变量和多特征输入，实现精准的二分类与多分类预测，提升模型性能。 鲸鱼优化算法（WOA）用于支持向量机的数据分类预测。该方法称为WOA-SVM分类预测，并适用于多变量输入模型的二分类及多分类任务。程序包含详细注释，便于直接替换数据进行使用。编程语言为MATLAB，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于SSA优化XGBoost的分类预测模型——适用于多特征输入的二分类问题
    优质
    本研究提出了一种结合SSA算法优化XGBoost参数的方法，构建了高效处理多特征输入的二分类预测模型，提升了预测精度和稳定性。 麻雀算法(SSA)优化xgboost的分类预测模型适用于多特征输入的情况。该模型能够进行二分类及多分类任务，并且程序内注释详尽，便于用户直接替换数据使用。此程序采用matlab编写，可以生成分类效果图并展示迭代过程。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机数据分类预测.rar
    优质
    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）
    优质
    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。