MATLAB支持向量机智能参数优化工具箱：网格搜索、遗传算法与粒子群算法集成实现

资 源 简 介

本项目专为MATLAB开发，聚焦支持向量机的关键参数（c和g）智能优化。集成网格搜索、遗传算法和粒子群算法三大策略，帮助用户高效寻找最优参数组合，提升模型性能。工具箱操作简便，适合各类SVM优化需求。

详 情 说 明

MATLAB支持向量机参数优化工具箱

项目介绍

本项目专门用于支持向量机(SVM)中关键参数c(惩罚系数)和g(核函数参数)的智能优化。通过集成三种主流优化算法：网格搜索法(Grid Search)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)，系统能够自动寻找最优参数组合。项目提供完整的参数调优流程，包括数据预处理、模型训练、交叉验证和性能评估，帮助用户快速掌握SVM参数优化技巧。

功能特性

• 多算法集成：支持网格搜索、遗传算法和粒子群算法三种优化方法
• 完整流程：涵盖数据预处理、模型训练、交叉验证和性能评估全流程
• 智能优化：自动搜索最优的SVM参数组合(c和g)
• 可视化分析：提供参数搜索路径图、收敛曲线和性能热力图
• 全面评估：输出准确率/均方误差、精确率、召回率、F1分数等多维度性能指标
• 对比分析：生成三种算法的优化效果、耗时和稳定性对比报告

使用方法

输入要求

1. 训练数据集：包含特征矩阵X(N×M)和标签向量Y(N×1)，支持分类和回归问题
2. 参数范围设置：c参数搜索范围(如[2^-10, 2^10])，g参数搜索范围(如[2^-10, 2^10])
3. 算法参数配置：网格划分密度、遗传算法种群大小/迭代次数、粒子群粒子数/迭代次数等
4. 交叉验证设置：K折交叉验证的K值(default=5)

输出结果

1. 最优参数组合：每种算法得到的最佳(c,g)参数对
2. 模型性能指标：准确率/均方误差、精确率、召回率、F1分数等
3. 优化过程可视化：参数搜索路径图、收敛曲线、性能热力图
4. 比较分析报告：三种算法的优化效果、耗时、稳定性对比分析
5. 最终优化模型：基于最优参数的SVM预测模型

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)
• 优化工具箱(Optimization Toolbox) - 用于遗传算法和粒子群算法

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能流程，实现了数据加载与预处理、三种优化算法的参数配置与执行、交叉验证评估、结果可视化展示以及不同算法效果的对比分析。该文件作为项目的主要入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保参数优化过程的完整性和准确性。