分类预测 | MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测

分类效果

在这里插入图片描述

基本描述

Isomap-Adaboost-IHBA-SVM：基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成分类预测（故障诊断模型），Isomap在非线性降维方面具有独特优势，IHBA是2022年新发表的一种多策略融合算法的蜜獾优化算法。

程序设计

完整程序和数据获取方式，私信博主回复Isomap-Adaboost-IHBA-SVM数据分类预测。

[Order] = sort(PL_Fit);  %% 对当前种群中的解的适应度值进行排序
if rand < rand
    Xm = (Positions(b, :) + Sun_Pos + Positions(i, :)) / 3.0;
    Positions(i, :) = Positions(i, :) .* U1 + (Xm + h .* (Xm - Positions(a, :))) .* (1 - U1); %% Eq.(26)
else

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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/142155.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！