基于粒子群算法的SVM分类优化MATLAB实现

资 源 简 介

该项目利用粒子群优化算法（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），构建高性能分类系统。通过参数自适应调整，有效提升模型准确率和泛化能力，适用于各类模式识别任务。

详 情 说 明

基于粒子群算法的支持向量机分类优化系统

项目介绍

本项目实现了一个智能分类系统，通过粒子群优化算法（PSO）对支持向量机（SVM）的关键参数进行自适应优化。系统能够自动寻找最优的SVM参数组合（如惩罚因子C和核函数参数），有效提升分类器的准确性和泛化能力。系统包含数据预处理、参数优化、模型训练和性能评估等完整流程，适用于各类二分类和多分类问题。

功能特性

– 智能参数优化：利用粒子群算法自动搜索SVM最优参数组合，避免人工调参的繁琐过程 – 全面评估体系：集成交叉验证与多维度评估指标（准确率、召回率、F1-score等） – 可视化分析：提供优化过程曲线和性能报告，直观展示算法收敛情况和分类效果 – 灵活适用性：支持二分类和多分类任务，可自定义PSO参数和SVM参数搜索范围

使用方法

1. 准备数据：输入n×m维训练数据矩阵和n×1维标签向量
2. 参数设置：可选配置PSO参数（种群规模、迭代次数等）和SVM参数优化边界
3. 运行优化：执行系统开始参数寻优和模型训练
4. 获取结果：系统输出最优参数组合、训练好的分类模型、收敛曲线和性能评估报告

系统要求

– MATLAB R2016b或更高版本 – 统计学和机器学习工具箱 – 支持向量机相关函数包

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程控制功能，主要包括数据加载与预处理模块、粒子群算法参数优化引擎、支持向量机模型训练组件、交叉验证与性能评估单元，以及结果可视化输出接口。该文件实现了从数据输入到模型输出的完整自动化 pipeline，确保用户可通过简单配置即可完成整个分类优化过程。