SSA-LSSVM分类预测 | Matlab 麻雀优化最小二乘支持向量机分类预测 自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类。 直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

鹈鹕算法(POA)优化最小二乘支持向量机分类预测，POA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

鲸鱼算法(WOA)优化最小二乘支持向量机分类预测，WOA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测，GWO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

蛇群算法(SO)优化最小二乘支持向量机分类预测，SO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测，SSA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

压缩包含一个完整的Qt控制台工程，注释纤细，调试运行通过，也可以直接移植到win32上。（工程中有两个主程序，main.cpp中样本数据格式为opencv的Mat矩阵。main1.c中样本为float型的二维数组。编译的时候把不同的主程序添加进工程即可。main1.cpp可以不要opencv的库。）

svm支持向量机python代码