MATLAB实现的遗传算法优化支持向量机参数自动选择系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用遗传算法（GA）自动优化支持向量机（SVM）的惩罚因子C和核函数参数g，提升小样本数据集的分类性能。系统集成数据处理、模型训练和性能评估模块，实现高效参数优化与模型构建。

详 情 说 明

基于遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）参数自动选择系统

项目介绍

本项目开发了一个自动化智能系统，通过遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）的关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）。系统旨在提升SVM模型在小样本数据集上的分类性能与泛化能力，集成了数据预处理、模型训练、性能评估与结果可视化于一体的完整流程，实现高效、自动化的最优参数搜索。

功能特性

• 智能参数优化：利用遗传算法全局搜索SVM最优参数组合（C和g），避免人工调参的盲目性与低效性。
• 自动化流程：从数据加载、参数优化到模型评估与可视化，实现全流程自动化。
• 性能可视化：提供遗传算法搜索过程的收敛曲线，直观展示优化进展与性能提升。
• 小样本适配：针对小样本数据集设计，优化模型泛化能力与分类准确率。

使用方法

1. 准备数据：将输入特征矩阵（N×M，N为样本数，M为特征数）与对应标签向量（N×1）置于指定数据文件中。
2. 运行系统：执行主程序文件启动优化流程。
3. 获取结果：系统将输出最优参数组合（best_C, best_g）、最优模型分类准确率及收敛曲线图。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，主要包括：初始化遗传算法种群与参数、驱动迭代优化过程、调用SVM模型进行训练与验证、计算适应度函数、记录最优解及性能指标，并最终生成参数寻优的收敛曲线与结果输出。