Predicción de la máquina de vectores de soporte de mínimo multiplicador (LSSVM) e implementación de Matlab basada en un algoritmo bat mejorado
Bat Algorithm es un algoritmo de optimización desarrollado en base a los patrones de comportamiento de los murciélagos en la naturaleza. Simula el comportamiento de búsqueda de los murciélagos durante la búsqueda de alimento y se utiliza para resolver diversos problemas, incluida la optimización de funciones, el aprendizaje automático, etc. Este artículo presentará cómo utilizar el algoritmo bat mejorado para optimizar el modelo de máquina de vectores de soporte menos multiplicado (LSSVM) y proporcionará el código de implementación de Matlab.
LSSVM es un algoritmo de aprendizaje automático muy útil que supone una mejora con respecto a la máquina de vectores de soporte tradicional (SVM). LSSVM tiene un buen rendimiento en la resolución de problemas de clasificación y regresión y, en general, es más rápido de entrenar que los modelos SVM tradicionales. Sin embargo, la optimización de LSSVM todavía enfrenta ciertos desafíos cuando se trata de conjuntos de datos a gran escala. En este momento, utilizar el algoritmo bat para mejorar el rendimiento de LSSVM es un método eficaz.
La siguiente es una implementación de Matlab para optimizar el modelo LSSVM utilizando el algoritmo bat mejorado:
% 步骤 1: 准备数据
load('data.mat'); % 加载数据集
X = data(: