粒子群优化支持向量机的源代码

资 源 简 介

粒子群优化支持向量机的源代码

详 情 说 明

粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)是一种结合群体智能与统计学习的混合算法模型。该算法通过粒子群优化(PSO)来搜索支持向量机(SVM)的最优超参数，能够有效提升传统SVM的分类性能。

在MATLAB实现中，系统主要包含三个核心模块：粒子群优化器负责生成和更新参数解群；支持向量机模块使用优化后的参数进行模型训练；性能评估模块通过交叉验证计算适应度值。整个过程形成闭环优化，每个粒子代表一组SVM参数候选解。

这种混合方法相比网格搜索等传统参数优化方式，具有更快的收敛速度和全局寻优能力。尤其适用于高维参数空间的搜索问题，可以避免陷入局部最优解。实际应用中需要注意粒子群规模、迭代次数等超参数的设置，以及适应度函数的设计。

该实现兼容标准MATLAB环境，支持常见的数据格式输入。用户可以通过调整PSO的惯性权重、学习因子等参数来控制搜索过程的探索与开发平衡。对于不同规模的数据集，建议采用分层抽样或特征选择进行预处理以提升效率。