MATLAB遗传算法与向量机联合进行参数寻优代码

以下是一个简单的MATLAB遗传算法与向量机联合进行参数寻优的示例代码：

% 训练数据
load iris_dataset
X = meas(:,3:4);
Y = (strcmp('versicolor',species));

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(x)1/sum(mse(svmtrain(Y,X,...
    'boxconstraint',x(1),'kernel_function','rbf','rbf_sigma',x(2))));

% 定义遗传算法选项
options = gaoptimset('PopulationSize',50,'Generations',30,...
    'Display','iter','PlotFcn',@gaplotbestf);

% 运行遗传算法
[x,fval] = ga(fitnessFunction,2,[],[],[],[],[0.1 0.1],[10 10],[],options);

% 输出最优参数及其对应的适应度函数值
disp(['最优参数：[',num2str(x(1)),',',num2str(x(2)),']']);
disp(['最优适应度函数值：',num2str(1/fval)]);

这个示例代码使用了鸢尾花数据集，寻找了支持向量机（SVM）的BoxConstraint和RBF核函数的RBF_Sigma参数的最优值。遗传算法的目标是最小化SVM模型的平均平方误差（MSE）。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际的应用可能需要更多的调整和优化。