灰狼算法svm matlab代码

灰狼算法（Gray Wolf Optimizer）是一种基于灰狼群行为的优化算法，由Mirjalili等人于2014年提出。该算法模拟了灰狼群的掠食行为，通过动态改变狼群的等级结构和协调性来寻找最优解。

SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。SVM通过找到最优的超平面将样本空间划分为不同的类别。灰狼算法作为一种优化算法，可以用于优化SVM的参数。

在Matlab中，可以使用SVM工具箱来实现SVM算法，同时可以使用遗传算法、粒子群算法或灰狼算法等优化算法来优化SVM的参数。以下是具体步骤：

1. 加载数据集，将数据集分为训练集和测试集。

2. 设计SVM模型。

3. 使用灰狼算法来优化SVM的参数，例如惩罚参数C和核函数参数。

4. 使用优化后的参数训练SVM模型。

5. 使用测试集评估SVM模型的性能。

下面是一个简单的灰狼算法实现SVM的Matlab代码示例：

%加载数据集
load iris_dataset;

%划分数据集
train_idx = [1:40, 51:90, 101:140];
test_idx = [41:50, 91:100, 141:150];
x_train = meas(train_idx, :);
y_train = species(train_idx);
x_test = meas(test_idx, :);
y_test = species(test_idx);

%设计SVM模型
svm_model = fitcsvm(x_train, y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1);

%灰狼算法优化SVM参数
lower_bound = [1e-9, 1e-6];%设置参数搜索范围
upper_bound = [1e5, 1e4];
dim = 2;%设置参数维度
max_iter = 100;%设置最大迭代次数
[best_score, best_params] = gray_wolf_optimizer(svm_model, x_train, y_train, lower_bound, upper_bound, dim, max_iter);

%使用优化后的参数训练模型
svm_model_optimized = fitcsvm(x_train, y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', best_params(1), 'KernelScale', best_params(2));

%使用测试集评估模型性能
y_pred = predict(svm_model_optimized, x_test);
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);

disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

其中，gray_wolf_optimizer是自己定义的灰狼算法优化函数，具体请见相关文献。