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

发布时间：2024年01月18日

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

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分类效果

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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
?含SVM、BWO-SVM、EBWO-SVM、KPCA-EBWO-SVM，四个模型的对比
?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
?可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵
?代码中文注释清晰，质量极高
?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。
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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

文章来源:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/135663226
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