改良された Bat アルゴリズムに基づく最小乗数サポート ベクター マシン (LSSVM) 予測と Matlab 実装
コウモリアルゴリズムは、自然界のコウモリの行動パターンに基づいて開発された最適化アルゴリズムです。コウモリの採餌時の探索行動をシミュレートし、機能の最適化や機械学習などのさまざまな問題の解決に使用されます。この記事では、改良された Bat アルゴリズムを使用して最小乗算サポート ベクター マシン (LSSVM) モデルを最適化し、Matlab 実装コードを提供する方法を紹介します。
LSSVM は、従来のサポート ベクター マシン (SVM) を改良した非常に便利な機械学習アルゴリズムです。LSSVM は、分類および回帰問題を解決する際に優れたパフォーマンスを発揮し、一般に従来の SVM モデルよりもトレーニングが高速です。ただし、大規模なデータ セットを扱う場合、LSSVM の最適化は依然として特定の課題に直面しています。現時点では、bat アルゴリズムを使用して LSSVM のパフォーマンスを向上させることが効果的な方法です。
以下は、改良された Bat アルゴリズムを使用して LSSVM モデルを最適化する Matlab 実装です。
% 步骤 1: 准备数据
load('data.mat'); % 加载数据集
X = data(: