智能微粒群为最小二乘支持向量机调参的示例程序（LSSVM+PSO）

资 源 简 介

智能微粒群为最小二乘支持向量机调参的示例程序（LSSVM+PSO）

详 情 说 明

智能微粒群算法（PSO）为最小二乘支持向量机（LSSVM）调参是一种高效的参数优化方法。LSSVM作为支持向量机的改进版本，通过最小二乘损失函数简化计算，但其性能高度依赖正则化参数和核函数参数的选取。

PSO模拟鸟群觅食行为，通过群体智能寻找最优解。在LSSVM调参中，每个微粒代表一组候选参数（如正则化参数γ和RBF核参数σ），微粒群在参数空间中协同搜索。算法通过评估每组参数对应的LSSVM模型性能（如交叉验证准确率）来更新微粒位置和速度，最终收敛到最优参数组合。

这种组合将PSO的全局搜索能力与LSSVM的优秀分类/回归性能结合，避免了传统网格搜索的高计算成本，特别适合处理高维参数优化问题。实际应用中需要注意PSO的惯性权重、学习因子等超参数设置，以及避免早熟收敛的问题。