基于蝗虫算法优化的支持向量机（SVM）预测实现（MATLAB代码）

基于蝗虫算法优化的支持向量机（SVM）预测实现（MATLAB代码）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。在SVM中，我们希望找到一个超平面，能够最大化将不同类别的数据分开的间隔。然而，在实际应用中，SVM的性能往往依赖于参数的选择。为了解决这个问题，我们可以使用蝗虫算法（Locust Swarm Algorithm）对SVM进行优化，以提高预测性能。

蝗虫算法是一种基于自然界蝗虫行为的启发式优化算法。它模拟了蝗虫在觅食过程中的群体行为，并通过信息交流和迭代更新来寻找最优解。将蝗虫算法与SVM相结合，可以有效地优化SVM的参数，提高其分类和回归性能。

下面是基于蝗虫算法优化的支持向量机预测的MATLAB代码示例：

% 步骤1：准备数据
% 假设我们有一个训练数据集X和对应的标签y
X = ...;  % 输入特征
y = ...;