MATLAB实现的PSO-SVM参数优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用粒子群算法自动优化支持向量机的关键参数（如惩罚因子C和核函数参数gamma）。系统通过初始化粒子群位置并迭代更新，实现高效参数搜索，提升SVM模型性能。适用于模式识别和回归分析任务。

详 情 说 明

基于粒子群算法的支持向量机参数优化系统

项目介绍

本项目实现了一个智能参数优化系统，通过粒子群算法（PSO）自动搜索支持向量机（SVM）的最优超参数组合。系统将SVM的关键参数（如惩罚因子C、核函数参数gamma等）作为粒子群优化问题的搜索空间，通过迭代更新粒子位置和速度，结合交叉验证评估参数性能，最终输出使SVM模型达到最佳性能的超参数组合。

功能特性

• 自动参数优化：无需手动调参，系统自动搜索SVM最优超参数
• 多核函数支持：支持线性核、多项式核、径向基核函数等多种核函数
• 可视化优化过程：实时展示粒子群优化过程中的适应度变化趋势
• 全面性能评估：提供准确率、误差等多种模型性能指标
• 灵活配置：支持自定义参数搜索范围、算法参数等配置选项
• 多格式数据支持：兼容CSV、MAT、TXT等多种数据格式

使用方法

数据准备

准备训练数据集，包含特征矩阵和标签向量，支持CSV、MAT、TXT等格式。

参数配置

设置以下参数：

1. 参数搜索范围：定义惩罚因子C、核函数参数gamma等的取值范围
2. 算法参数：配置粒子群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等
3. 核函数类型：选择适用的核函数类型

运行优化

执行主程序启动参数优化过程，系统将自动完成以下步骤：

• 初始化粒子群位置和速度
• 迭代更新粒子状态
• 评估参数适应度（使用交叉验证）
• 记录最优参数组合

结果输出

优化完成后，系统将输出：

• 最优参数组合（C值、gamma值等）
• 优化过程收敛曲线
• 模型性能评估指标
• 优化后的SVM模型对象

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、粒子群算法初始化与迭代优化、支持向量机模型训练与交叉验证评估、优化过程可视化以及最终优化结果的输出与保存。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从参数配置到最优模型生成的全自动优化过程。