基于PSO优化的SVM分类器的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB程序，通过粒子群算法自动优化SVM的关键参数，从而提升分类性能。包含数据预处理、参数优化、模型训练与评估模块，适合机器学习入门学习和实验。

详 情 说 明

基于PSO优化的SVM分类器简易实现

项目介绍

本项目实现了一个完整且易于学习的PSO-SVM优化算法程序。该程序通过粒子群优化算法（PSO）自动优化支持向量机（SVM）的关键参数（如惩罚因子C和核函数参数），显著提升SVM模型的分类性能。程序包含数据预处理、参数优化、模型训练和性能评估的全流程，特别适合MATLAB初学者理解算法原理和实现过程。

功能特性

• 自动参数优化：利用PSO算法智能搜索SVM最优参数组合，避免人工调参的繁琐
• 完整机器学习流程：涵盖数据预处理、模型训练、参数优化、性能评估全流程
• 多分类支持：不仅支持二分类问题，还支持多分类任务
• 可视化分析：提供收敛曲线和分类边界可视化，便于结果分析
• 性能全面评估：输出准确率、召回率、F1分数等多种评估指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：准备训练数据集（n×m数值矩阵）、训练标签（n×1分类向量）和测试数据集
2. 设置参数：配置PSO参数（种群规模、迭代次数等）和SVM参数优化范围
3. 运行优化：执行主程序开始PSO-SVM参数优化过程
4. 获取结果：得到最优参数、训练模型、预测结果和性能指标

参数配置示例

% PSO参数设置 options.population_size = 30; % 种群规模 options.max_iter = 50; % 最大迭代次数 options.c1 = 2; % 个体学习因子 options.c2 = 2; % 社会学习因子

% SVM参数搜索范围 param_range.C = [0.1, 100]; % 惩罚因子C范围 param_range.gamma = [0.001, 10]; % 核参数gamma范围

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Parallel Computing Toolbox（用于加速计算）

文件说明

主程序文件实现了完整的PSO-SVM优化流程，包含数据预处理与标准化、粒子群算法初始化与迭代优化、支持向量机参数自动寻优、交叉验证评估模型性能、最优模型训练与测试集预测、多种分类性能指标计算与输出，以及优化过程收敛曲线和分类结果的可视化展示。