simple GASVM for LS-SVM

资 源 简 介

simple GASVM for LS-SVM

详 情 说 明

GASVM（Genetic Algorithm-based Support Vector Machine）是一种结合遗传算法优化支持向量机（SVM）参数的方法，尤其适用于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的改进。LS-SVM通过将SVM的二次规划问题转化为线性方程组求解，降低了计算复杂度，但其性能仍高度依赖超参数（如正则化参数和核函数参数）的选择。

GASVM的核心思想是利用遗传算法的全局搜索能力，自动优化LS-SVM的关键参数。遗传算法通过模拟自然选择过程（选择、交叉、变异）逐步生成更优的参数组合，避免传统网格搜索或手动调参的局限性。其优势在于： 全局优化：避免陷入局部最优解； 自动化：减少人工干预，适应不同数据集； 灵活性：可适配多种核函数（如RBF、多项式核）。

实现上，GASVM的流程通常包括：初始化种群（随机参数组）、定义适应度函数（如分类精度或回归误差）、迭代进化直至收敛。这种方法在数据维度高或参数空间复杂时尤为有效。

扩展方向可包括： 结合其他进化算法（如粒子群优化）加速收敛； 针对大规模数据设计并行化遗传操作； 探索动态参数调整策略以平衡探索与开发。