很不错的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化matlab代码

资 源 简 介

很不错的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化matlab代码

详 情 说 明

粒子群优化算法在特征选择与SVM参数优化中的应用

粒子群优化（PSO）作为一种群体智能算法，被广泛用于解决高维空间的优化问题。在信号处理与机器学习领域，PSO可同时完成两个关键任务：一是从原始特征中筛选出最具判别力的子集（特征选择），二是优化支持向量机（SVM）的核函数参数与惩罚系数。

特征选择的核心在于通过PSO的粒子位置向量表示特征子集，其中每个维度对应一个特征的取舍状态。适应度函数通常采用交叉验证下的分类准确率，兼顾特征数量以控制维度。对于SVM参数优化，粒子位置则映射为参数组合（如RBF核的γ和C值），通过迭代更新找到全局最优解。

在信号处理场景中，该方法可结合小波分析进行频域特征提取。数据归一化确保不同模态振动特征的尺度一致性，而PSO-SVM模型对归一化后的特征进行优化筛选。对于通信系统中的LDPC编解码，优化后的特征子集可提升信道仿真（如瑞利衰落）中的误码率性能。

最终生成的权值矩阵具有双重意义：既可作为滤波器的系数（时域），也能反映特征的重要性（频域）。这种融合方法尤其适合处理单径/多径信道中的非线性问题，其优势在于避免陷入局部最优，同时降低计算复杂度。