遗传算法优化支持向量机算法

资 源 简 介

遗传算法优化支持向量机算法

详 情 说 明

遗传算法优化支持向量机(SVM)是一种结合两种强大算法的智能优化方法。传统SVM虽然在小样本分类问题上表现优异，但其性能高度依赖参数选择，人工调参往往难以达到最优效果。这正是遗传算法可以大显身手的地方。

遗传算法模仿自然界生物进化机制，通过选择、交叉和变异等操作，能够全局搜索SVM的最优参数组合。这种方法特别适合解决SVM中的关键参数优化问题，比如惩罚因子C和核函数参数γ的选择。算法开始时随机生成一组参数组合作为初始种群，然后通过适应度函数(通常采用分类准确率)评估每个个体的优劣。

在迭代过程中，优秀的参数组合会被保留并通过交叉操作产生后代，变异操作则能引入新的参数可能性，防止算法陷入局部最优。经过多代进化后，算法会收敛到最优或接近最优的参数组合。与网格搜索等传统参数优化方法相比，遗传算法具有更强的全局搜索能力和更高的效率。

实验表明，这种优化方法能显著提升SVM的识别精度和预测性能，特别适合处理高维特征空间中的复杂分类问题。其优势在于不仅提高了模型准确率，还增强了模型的泛化能力，使得SVM在实际应用中表现更加稳定可靠。