基于鲸鱼算法优化支持向量机的分类预测
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的分类器，已经被广泛应用于各个领域。然而，针对SVM应用于大规模和高维数据集时，其计算复杂度往往会变得非常高，导致其难以快速地建立模型。因此，如何加速SVM的训练过程，是一个非常重要的研究问题。本文提出了一种基于鲸鱼算法的优化SVM模型，该方法可以有效地减少SVM的训练时间，从而提高分类的准确性。
1.鲸鱼算法介绍
鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种新兴的自然启发式算法，其灵感来源于鲸鱼的捕食策略。WOA通过模拟鲸鱼的搜索过程，来寻找最优解。该算法具有收敛性好、全局搜索能力强的特点，并且易于实现。因此，在解决优化问题方面，WOA已经被证明是一种有效的工具。
2.支持向量机SVM
支持向量机是一种有监督学习的方法，其基本思想是在高维空间中找到一个超平面，使得能够最大化正负样本之间的间隔，并且能够对未知的数据进行有效的分类。该方法主要通过构造优化模型的方式来实现分类功能。SVM算法有很多变种，在本文中我们将基于“软间隔最大化”目标函数的SVM模型，来进行分析和讨论。
3.基于鲸鱼算法的优化SVM
在本文中，我们提出了一种基于鲸鱼算法的优化SVM模型，该模型可以通过调整支持向量机中的参数，来达到减少训练时间和提高分类准确性的目的。
首先，我们需要根据SVM的目标函数，来建立其优化模型。假设我们有n个训练样本，m个特征，并将这些数据组织成矩阵X和向量y，其中矩阵X的大小为nm，向量y的大小为n1，
