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。
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