一个可用的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化例程代码

资 源 简 介

一个可用的用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化例程代码

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）算法在机器学习领域常被用于特征选择和模型参数优化，特别是与支持向量机（SVM）结合时能显著提升分类性能。其核心思想是通过模拟鸟群觅食行为，迭代更新粒子位置（即特征子集或参数组合）以寻找最优解。对于特征选择，粒子的位置向量可映射为特征权重，通过适应度函数（如分类准确率）评估解的质量。

热核权重构造常用于数据相似性度量，通过高斯核函数将样本间距离转化为权重，适用于非线性和高维数据特征加权。结合高斯白噪声生成程序，可模拟现实场景中的信号干扰，用于算法鲁棒性测试。

独立成分分析（ICA）是一种盲源分离技术，通过最大化信号统计独立性提取主分量。采用累计贡献率确定成分数量可避免主观阈值设定，尤其适用于高维数据降噪或特征提取。

波束成形技术通过调整天线阵列相位和幅度来定向增强信号。其误码率（BER）计算需考虑信道模型、噪声分布和波束权重矩阵，常用于通信系统性能评估。能量熵则量化信号的能量分布复杂度，在故障检测或生物信号分析中具有应用价值。