分类预测 | MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测
目录
- 分类预测 | MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测
- 分类效果
- 基本描述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果
基本描述
Isomap-Adaboost-IHBA-SVM：基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成分类预测（故障诊断模型），Isomap在非线性降维方面具有独特优势，IHBA是2022年新发表的一种多策略融合算法的蜜獾优化算法。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式，私信博主回复Isomap-Adaboost-IHBA-SVM数据分类预测。
[Order] = sort(PL_Fit); %% 对当前种群中的解的适应度值进行排序
if rand < randXm = (Positions(b, :) + Sun_Pos + Positions(i, :)) / 3.0;Positions(i, :) = Positions(i, :) .* U1 + (Xm + h .* (Xm - Positions(a, :))) .* (1 - U1); %% Eq.(26)
else参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
