基于灰狼算法与支持向量机的分类预测：GWOSVM

内容概要： GWOSVM（灰狼算法优化支持向量机）是一种结合了灰狼优化算法（GWO）和支持向量机（SVM）的分类预测模型。该模型利用GWO的群体智能和搜索能力来自动选择SVM分类器的最优参数，以提高分类的准确性和效率。灰狼优化算法是一种模拟灰狼群体捕食行为的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。支持向量机则是一种常用的监督学习算法，主要用于解决二分类或多分类任务。 其他说明： 参数优化：GWOSVM通过优化SVM的惩罚参数C和核函数参数γ，提高了模型的泛化能力和预测精度。 代码实现：提供了MATLAB的实现代码，使得用户可以根据自己的需求进行调整和应用。 模型性能：通过结果可视化，如收敛曲线和预测效果对比图，用户可以直观地理解模型的性能。 实现：附赠案例数据可直接运行matlab程序。