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该文件为使用粒子群算法优化支持向量机模型参数的Matlab代码。支持向量机模型是一种专门用于处理不平衡数据的成本控制型支持向量机模型。在本文件中,我们使用粒子群算法来优化模型中的三个主要参数:C1、C2、以及sigma。
支持向量机是一种广泛应用于机器学习领域的监督学习算法。它对于处理不平衡数据具有很好的效果。然而,支持向量机的性能通常受到参数设置的影响。因此,我们使用粒子群算法来寻找最佳参数设置,以获得更好的性能。在本文件中,我们提供了一份使用Matlab实现的粒子群算法优化支持向量机模型参数的代码。通过使用本代码,您可以轻松地优化您的支持向量机模型,以达到更好的性能。