一个用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化例程

资 源 简 介

一个用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化例程

详 情 说 明

粒子群优化算法结合SVM进行特征选择和参数调优是一种高效的机器学习模型优化方法。该方法主要解决两个核心问题：如何从原始特征中筛选出最具判别性的特征子集，以及如何为SVM寻找最优的超参数组合。

在数字音频识别任务中，系统首先提取音频信号的多种时频域特征，这些特征往往存在冗余和噪声。粒子群算法通过模拟鸟群觅食行为，以群体智能的方式在特征空间中进行搜索。每个粒子代表一个候选解决方案，包含特征子集和SVM参数（如核函数类型、惩罚系数等）。

算法评估指标通常采用分类准确率或F1分数，通过交叉验证来避免过拟合。随着迭代进行，粒子会根据个体最优和群体最优不断更新位置，最终收敛到最优特征子集和参数组合。这种方法相比网格搜索等传统方法，能够在更大搜索空间中找到更优解，同时显著减少计算量。