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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼群算法)与SVM（支持向量机）结合，进行多输入数据分类预测，数据自动归一化

• 输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量分类预测，个数可自行调整）

• 通过WOA算法优化SVM网络的c参数和g参数，记录下最优的值

• 训练WOA-SVM网络进行分类预测，并与单一SVM对比体现优势

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

SVM（支持向量机）的参数C和g（或称为gamma）对其性能有重要影响。

参数C：

C是惩罚系数，它调节优化方向中两个指标（间隔大小和分类准确度）的偏好权重。C值越高，表明越不能容忍误差，可能导致过拟合。C值越小，可能导致欠拟合。C的过大或过小都可能导致泛化能力变差。

参数g（gamma）：

g（或gamma）是RBF（径向基函数）核函数的一个参数，它隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。gamma值越大，支持向量越少，可能会影响训练与预测的速度。gamma值越小，支持向量越多。

SVM的核心思想是将数据映射到高维特征空间，并在该空间中寻找一个最优超平面，以最大化不同类别样本点之间的分离程度。在实际应用中，通常使用高斯核函数，该核函数具有参数C和g。参数C控制对误分类样本的惩罚程度，而参数g控制高斯核函数的宽度。

四、完整程序下载：