粒子群算法优化支持向量机

资 源 简 介

粒子群算法优化支持向量机

详 情 说 明

粒子群算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。当应用于支持向量机(SVM)参数优化时，可以有效提升模式识别任务的性能。

传统SVM的性能很大程度上依赖于其参数选择，包括惩罚因子C和核函数参数。手动调参不仅耗时，而且难以找到全局最优解。PSO算法通过以下方式解决这个问题：

初始化一群"粒子"，每个粒子代表一组SVM参数组合 在每次迭代中，粒子根据个体最优解和群体最优解调整自己的位置（即参数值） 评估每个粒子对应的SVM模型性能作为适应度值 不断更新个体和群体最优解，直至收敛

这种方法相比网格搜索等传统参数优化方法具有明显优势：搜索效率更高、更容易跳出局部最优、适用于高维参数空间。

在实际模式识别应用中，PSO-SVM组合已被成功用于： 医学图像分类 工业故障检测 金融时间序列预测 生物特征识别

关键点在于合理设置PSO的参数，如粒子数量、学习因子和惯性权重，以及设计合适的适应度函数来评估SVM性能。交叉验证准确率是常用的适应度指标之一。