MATLAB驱动的粒子群优化支持向量机超参数调优系统

资 源 简 介

本项目结合粒子群优化算法与支持向量机，通过MATLAB实现SVM超参数的自动化调优，提升分类模型性能。系统智能选择核函数类型、惩罚因子C及核参数gamma，适用于数据分类与模式识别任务。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的支持向量机超参数调优系统

项目介绍

本项目利用MATLAB开发了一个智能分类模型，核心是将粒子群优化算法（PSO）与支持向量机（SVM）相结合，实现SVM关键超参数的自动化调优。系统通过PSO高效搜索SVM的最佳超参数组合（如核函数类型、惩罚因子C和核参数gamma），旨在显著提升模型在分类任务中的性能。项目包含完整的实验流程，涵盖数据准备、模型训练、参数优化、验证测试以及详细的实验结果记录与分析。

功能特性

• 自动化超参数调优：无需手动设置，系统自动寻优SVM的关键超参数。
• 灵活的算法配置：用户可自定义PSO参数（种群大小、迭代次数等）和SVM类型（分类、核函数）。
• 全面的性能评估：系统输出最优参数、收敛曲线、测试集准确率、混淆矩阵等多种评估指标。
• 详细的日志记录：记录整个优化过程，便于结果分析和实验复现。
• 支持多种数据格式：可处理.mat、.csv、Excel等格式的训练和测试数据集。

使用方法

1. 准备数据：确保训练数据集和测试数据集已准备好，包含特征矩阵和对应的标签向量。
2. 配置参数：在MATLAB环境中，根据提示或修改相应代码区域，设置PSO算法参数（如种群大小、迭代次数）和SVM的基本类型。
3. 运行系统：执行主程序文件。系统将自动加载数据，运行PSO-SVM优化流程。
4. 获取结果：程序运行完毕后，查看输出的最优超参数、性能指标以及生成的收敛曲线图等结果文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了项目的核心流程与控制逻辑。其主要功能包括：初始化系统参数与算法配置，载入并预处理训练与测试数据，驱动粒子群优化算法以搜索支持向量机的最佳超参数组合，监控并记录优化过程的收敛情况，利用得到的最优参数训练最终的支持向量机模型，并在测试集上进行性能评估与结果可视化输出。