基于遗传算法的支持向量机参数优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用遗传算法自动搜索支持向量机最优超参数（核函数类型、惩罚参数C等），建立高效分类模型。适用于数据分类与模式识别任务，代码清晰易用，提升模型性能与参数调优效率。

详 情 说 明

基于遗传算法优化支持向量机的分类系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的分类系统，核心是利用遗传算法（GA）自动优化支持向量机（SVM）的关键超参数。系统通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，在设定的参数搜索空间中寻找能使SVM分类性能（如交叉验证准确率）达到最优的参数组合（包括核函数类型、惩罚参数C、核函数参数gamma等）。项目集成了数据预处理、参数优化、模型训练与评估的完整流程，适用于解决多种分类任务。

功能特性

• 自动化超参数寻优：使用遗传算法自动搜索SVM的最佳超参数配置，避免繁琐的手工调参。
• 完整的机器学习流程：涵盖数据加载与预处理、模型参数优化、模型训练、性能评估及结果可视化。
• 全面的性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1-score等多种分类评估指标。
• 优化过程可视化：绘制遗传算法优化过程中的适应度进化曲线，直观展示收敛情况。
• 分类结果可视化：对于二维特征数据，可绘制分类边界图，直观展示模型分类效果。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集准备好，确保其为数值矩阵（特征）和分类标签向量。可选的测试集用于最终模型评估。
2. 配置参数：在相应文件中设置遗传算法的参数（如种群大小、迭代次数）以及SVM参数的搜索范围（如核函数列表、C值范围、gamma值范围）。
3. 运行优化：执行主程序。系统将开始运行遗传算法进行参数寻优。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将输出最优SVM参数、在测试集上的性能指标，并生成进化曲线和（若特征为二维）分类边界图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：需要MATLAB的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）以支持SVM功能。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心逻辑与控制流程，其主要功能包括：初始化遗传算法所需的各种参数与SVM参数的搜索空间；执行遗传算法的迭代优化过程，其中包含适应度评估（基于SVM模型和交叉验证）、选择、交叉与变异等操作；在寻优结束后，利用得到的最优超参数配置训练最终的SVM模型；对模型进行全面性能评估并生成相应的可视化结果图表，如进化曲线与分类边界图。