使用海鸥算法优化支持向量机SVM实现分类

使用海鸥算法优化支持向量机SVM实现分类

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的分类算法，在数据挖掘、机器学习等领域都有广泛应用。然而，SVM的训练过程需要解决一个二次规划问题，时间复杂度较高。为了提高SVM的性能，可以使用优化算法对其进行优化。

海鸥算法（Seagull Optimization Algorithm，SOA）是一种启发式优化算法，模拟海鸥的捕食行为，具有全局搜索能力和快速收敛特点，适合用于解决高维优化问题。本文将介绍如何使用海鸥算法优化支持向量机SVM实现分类，并附上matlab代码。

首先，我们需要准备数据集。本文使用UCI的Iris鸢尾花卉数据集，该数据集共有150个样本，包含3类花卉，每类各50个样本，每个样本有4个属性（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。具体数据集可以从网上下载得到。

数据集准备好后，我们可以开始编写matlab代码。以下是完整代码：

% 加载数据集
load iris_dataset.mat

% 将数据集划分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(irisInputs,2),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
Xtrain = irisInputs(:,~idx)';
Ytrain = irisTargets(:,~idx)';
Xtest = irisInputs(:,idx)';
Ytest = irisTargets(:,idx)';

% 定义SVM训练函数
fun = @(x)svmtrain(Ytrain,Xtrain,['-s 0 -t 2 -c ', num2str(x