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。