粒子群算法优化的最小二乘支持向量机分类代码
在数据挖掘和机器学习领域中，分类是一个非常基础而重要的问题。其中最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种有效的分类方法，经常被应用于实际问题中。而粒子群算法（PSO）是一种优化算法，也可以用来优化LSSVM的参数。因此，我们可以将这两个算法结合起来，得到一种更为准确的分类算法，即粒子群算法优化的最小二乘支持向量机算法（PSO-LSSVM）。本文将介绍如何使用Matlab实现该算法，并提供相应的源代码。
- 准备工作
在实现PSO-LSSVM分类算法之前，我们需要先安装MATLAB和LIBSVM软件包。LIBSVM是一个流行的支持向量机实现工具，可以帮助我们实现LSSVM分类器。
- 数据准备
在本次分类任务中，我们将使用鸢尾花数据集作为样本数据。首先，我们需要将数据集分为训练集和测试集，并对训练集进行标准化处理。具体代码如下：
% Load iris dataset
load fisheriris
% Split dataset into training set and test set
cv = cvpartition(species,
