基于matlab改进的灰狼优化支持向量机SVM的数据分类预测

标签：IGWO SVM 预测 分类 灰狼 matlab 优化

基于改进的灰狼优化支持向量机SVM的数据分类预测

介绍

IGWO-SVM（Improved Grey Wolf Optimizer-Support Vector Machine）是一种结合了改进的灰狼优化算法（IGWO）和支持向量机（SVM）的数据分类方法。IGWO用于优化SVM的参数，旨在提高分类精度和泛化能力。通过这种方法，可以有效解决复杂数据集的分类问题。

应用使用场景

1. 金融领域：股票价格走势预测、信用评分。
2. 医疗诊断：疾病预测与诊断，如癌症检测。
3. 图像分类：人脸识别、物体检测。
4. 文本分类：垃圾邮件过滤、情感分析。
5. 工业应用：故障检测、生产过程优化。

以下是各个领域的示例代码实现：

金融领域

股票价格走势预测

使用Python和pandas、scikit-learn、keras等库进行简单的股票价格预测。

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From： https://blog.csdn.net/feng1790291543/article/details/142201554