基于灰狼算法与套索算法的支持向量机模型在高维数据诊断中的应用

• 作者: 杨智翔 李茂媛
• 来源期刊: 河南科技
• 学科: 工学
• 关键词: 灰狼寻优算法 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2021,（29）
• 所属期刊栏目: 信息技术|ELECTRONIC TECHNOLOGY
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5168.2021.29.013

摘要

针对传统支持向量机模型对高维数据分类准确率低、计算量大的问题,本研究设计并实现了灰狼算法(GWO)与套索算法(LASSO)相结合的支持向量机模型,即GSL算法,并将其应用到高维数据诊断中.结果表明,利用GSL算法进行高维数据进行分类具有更高的准确率、更小的误差,能选择出性能更优的参数.