SVM，利用了遗传算子对C，G两个参数进行了寻优

资 源 简 介

SVM，利用了遗传算子对C，G两个参数进行了寻优

详 情 说 明

支持向量机(SVM)作为一种强大的分类器，其性能很大程度上取决于两个关键参数：惩罚系数C和核函数参数G。传统的手工调参方法效率低下且难以找到全局最优解。

本文介绍的MATLAB实现方案创新性地采用遗传算法来优化这两个参数。遗传算法的选择、交叉和变异算子能模拟自然进化过程，在参数空间中进行全局搜索。相比网格搜索等传统方法，这种方式能更高效地找到最优参数组合。

核心思路是将C和G编码为染色体，通过适应度函数（如分类准确率）评估参数组合的优劣。算法在迭代过程中保留优秀个体，并通过遗传操作产生新的参数组合，最终收敛到最优解。这种方法特别适合SVM这种参数敏感型模型，可以显著提升分类性能。

该方案在MATLAB中的实现充分利用了矩阵运算优势，通过向量化计算加速适应度评估过程，使得遗传算法能够快速完成参数优化任务。