分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测,基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测
分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测,基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测
目录
- 分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测,基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测
- 分类效果
- 基本描述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果


基本描述
KPCA-EBWO-SVM分类预测,基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测(可用于故障诊断等方面)MATLAB代码
❶含SVM、BWO-SVM、EBWO-SVM、KPCA-EBWO-SVM,四个模型的对比
❷两个改进策略:
准对立学习策略(QOBL)可提高收敛率,促进算法寻优。旋风觅食策略(CFS)用于加强传统BWO的开发阶段,使种群围绕最佳解决方案呈螺旋方向移动
❸可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵
❹代码中文注释清晰,质量极高
❺赠送数据集,可以直接运行源程序。
程序设计
- 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现KPCA-EBWO-SVM分类预测,基于核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测。
%% 参数设置
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
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