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⛄ 内容介绍

支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机 器学习方法, 它追求结构化风险最小而不是经验风 险最小, 具有很强的推广能力. SVM 是从线性可分 的二分类问题发展而来的, 其基本思想是寻找两类 样本的最优分类面, 使得两类样本的分类间隔 ( margin) 最大. 以图 1 所示为例. 图中: 实心点和空 心点分别代表两类样本; H 为分类线, H1 和 H2 分 别为各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的 直线, 它们之间的距离称为分类间隔. 所谓最优分类 线就是要求分类线不但能将两类正确分开, 而且使 分类间隔最大.

⛄ 部分代码

% This function initialize the first population of search agents

function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)

Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries

% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle

% number for both ub and lb

if Boundary_no==1

    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;

end

% If each variable has a different lb and ub

if Boundary_no>1

    for i=1:dim

        ub_i=ub(i);

        lb_i=lb(i);

        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

​[1]屈玉涛, 邓万宇. 基于matlab的svm分类预测实现[J]. 信息通信, 2017(3):2.

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