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【可更换其他群智能算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】

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1. 麻雀搜索算法（SSA）

麻雀搜索算法在各个博客网站上均可见，详细介绍此处略。

2. 支持向量机（SVM）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习算法，用于二分类和多分类问题。它的目标是找到一个超平面或者决策边界，将不同类别的样本点分开，并使得离决策边界最近的样本点的间隔最大化。

SVM的基本思想是将样本点映射到高维空间中，使得在该空间中可以通过一个超平面来分隔不同类别的样本点。对于线性可分的情况，SVM会找到一个最优的超平面，使得两个类别的样本点到该超平面的间隔最大化。对于线性不可分的情况，SVM采用一定的核函数将样本点映射到高维空间中，使得在高维空间中线性不可分的样本点变得线性可分。

SVM的训练过程是一个凸优化问题，目标是最小化模型的结构风险（结构风险最小化原则）。在优化过程中，SVM通过支持向量来确定超平面的位置，支持向量是离超平面最近的样本点。

SVM具有以下优点：

• 在高维空间中的处理能力强，可以处理高维特征空间中的复杂问题。
• 可以通过选择不同的核函数来适应不同类型的数据，比如高斯核函数、多项式核函数等。
• 目标函数是一个凸优化问题，全局最优解可得到保证。
• 由于支持向量的存在，SVM模型具有较好的鲁棒性。

3. SSA-SVM分类模型

本文中的SSA-SVM分类模型的主要步骤如下：

1. 将数据样本随机划分，80%作为训练集，20%作为测试集；
2. 初始化SSA-SVM分类器参数：种群数量，最大迭代次数，变量维数(此处为2，惩罚因子C和核参数sigma)，变量上下限；
3. 开始迭代，计算每只麻雀的适应度值，并更新麻雀的位置；
4. 迭代结束，得到最优解，包括最优的惩罚因子C和核参数sigma；
5. 采用最优的C和sigma参数构建SVM模型，并利用训练数据进行训练；
6. 利用训练好的SVM分类模型对测试数据进行分类。

4. 部分代码展示

%% 计时开始
tic

%% 清空环境变量
close all
clear
clc
%% 数据提取
% 读取数据
% load 'dataset/breast-cancer-wisconsin.mat' %乳腺癌诊断公共数据集
% load 'dataset/carevaluation.mat' %汽车评估数据集
% load 'dataset/heartdata.mat' %心脏病数据集
% load 'dataset/ionosphere.mat' %“离子层”数据集
% load 'dataset/lymphography.mat' %淋巴造影数据集
% load 'dataset/Parliment1984.mat' %议会或国会的数据集
% load 'dataset/winedata.mat' %葡萄酒数据集
load 'dataset/iris.mat'

%% 选定训练集和测试集
labels=Tdata(:,end); % 标签数据
attributesData=Tdata(:,1:end-1); %变量数据
[rows,colms]=size(attributesData);     
[trainIdx,~,testIdx]=dividerand(rows,0.8,0,0.2); %随机取80%作为训练数据，20%作为测试数据
train_data=attributesData(trainIdx,:);   %训练数据
test_data=attributesData(testIdx,:);     %测试数据
train_labels=labels(trainIdx);  %训练数据的标签
test_labels=labels(testIdx);    %测试数据的标签

data.train_labels=train_labels;
data.train_data=train_data;
data.test_labels=test_labels;
data.test_data=test_data;

%% 群智能算法参数设置
SearchAgents_no=30; % 种群数量
lb=0.01; % 变量取值范围下限
ub=100; % 变量取值范围上限
dim=2; % 变量维数
Max_iteration=50; % 最大迭代次数

%% 调用群智能算法进行寻优
[fMin,bestX,SSA_curve]=SSA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,data); 

5. 仿真结果展示

6. 资源获取

可更换其他群智能算法，可以获取完整代码资源。