基于量子行为粒子群优化算法的SVM分类器MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种利用量子行为粒子群优化算法自动搜索支持向量机最优超参数的MATLAB系统。系统在IRIS数据集上完成模型训练与验证，实现高效参数优化与分类性能提升。

详 情 说 明

基于量子行为粒子群优化算法的支持向量机分类器训练与验证系统

项目介绍

本项目实现了一个智能机器学习训练系统，核心功能是利用量子行为粒子群优化算法自动优化支持向量机的超参数。系统在经典的IRIS数据集上完成全流程自动化处理，包括参数寻优、模型训练、交叉验证和性能评估，并通过可视化方式直观展示分类效果和算法收敛过程。

功能特性

• 智能参数优化: 采用量子行为粒子群算法动态搜索SVM最优超参数组合
• 全流程自动化: 集成参数优化、模型训练、性能评估于一体的端到端解决方案
• 多维性能评估: 提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 可视化分析: 支持算法收敛曲线和分类边界可视化展示
• 时间效率统计: 记录并展示模型训练全过程的时间消耗

使用方法

1. 参数配置: 设置QPSO算法参数（种群规模、最大迭代次数、收缩扩张系数）和SVM参数搜索范围（核函数类型、惩罚参数C、核函数参数gamma的取值区间）

1. 运行系统: 执行主程序启动优化训练流程

1. 结果获取: 系统自动输出：

- 最优SVM参数组合（核函数类型、C值、gamma值） - 模型性能评估报告（准确率、精确率、召回率、F1分数） - QPSO算法收敛曲线图 - SVM分类边界可视化图（二维特征子集） - 训练时间统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 优化工具箱（用于算法实现）
• 图像处理工具箱（用于可视化）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括量子行为粒子群优化算法的完整实现、支持向量机模型的初始化与训练流程、交叉验证机制的执行、多维度性能指标的评估计算，以及结果可视化组件的生成与展示。该文件通过模块化设计实现了从数据加载、参数优化到模型验证的全自动处理流程。