下面是一个使用 MATLAB 编程的例子，根据您的需求，我们将使用蜣螂优化算法（DBO）
来优化 LSSVM（最小二乘支持向量机）的 c 和 g 参数，并构建一个多特征输入的单输出二
分类及多分类模型。同时，我们将提供详细的程序注释，并展示分类效果图、迭代优化图和
混淆矩阵图。
```matlab
% 假设我们已经有了训练数据集和测试数据集
% 训练数据集：featuresTrain 和 labelsTrain
% 测试数据集：featuresTest 和 labelsTest
% 初始化 LSSVM 的 c 和 g 参数范围
c_range = [0.1 10]; % c 参数的范围
g_range = [0.01 1]; % g 参数的范围
% 初始化蜣螂优化算法 DBO 的参数
numIterations = 100; % 迭代次数
populationSize = 20; % 种群大小
% 使用 DBO 算法优化 LSSVM 的 c 和 g 参数
[optimized_c, optimized_g] = DBO_optimize_LSSVM_params(c_range, g_range, numIterations,
populationSize);
% 构建 LSSVM 模型并训练
lssvmModel = trainLSSVM(featuresTrain, labelsTrain, optimized_c, optimized_g);
% 使用 LSSVM 模型进行预测并计算混淆矩阵
[predictions, confusionMatrix] = predictAndGetConfusionMatrix(lssvmModel, featuresTest,
labelsTest);
% 绘制分类效果图（根据具体的数据和需求进行绘制）
% ... (此处需要具体的数据和绘图代码)
% 绘制迭代优化图（显示 DBO 算法的优化过程）
figure;
subplot(2,1,1); % 分割成两行一列，当前显示上部分图像
plotIterations(DBO_iterations); % DBO 算法的迭代过程曲线（需要根据具体算法实现）
xlabel('Iteration');
ylabel('Objective Function Value');
title('DBO 优化过程');
subplot(2,1,2); % 下部分图像，可能需要根据 DBO 的特定输出格式调整坐标轴等属性以清晰
展示迭代过程和结果对比。
bar(DBO_best_solutions); % 展示最佳解随着迭代的演变情况（同样需要具体实现）
xlabel('Iteration');
