基于粒子群算法优化的支持向量机分类算法

资 源 简 介

基于粒子群算法优化的支持向量机分类算法

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习分类算法，但在参数选择上常常需要大量调优工作。粒子群优化算法(PSO)作为一种群体智能优化方法，可以有效解决SVM的参数优化问题，提升分类性能。

该算法结合了两种技术的优势： 支持向量机负责构建分类超平面，通过核函数将数据映射到高维空间 粒子群算法用于自动优化SVM的关键参数，包括惩罚系数C和核函数参数 通过粒子的群体协作搜索参数空间，寻找最优解

优化过程采用以下策略： 将SVM参数编码为粒子位置 以分类准确率作为适应度函数 通过迭代更新粒子速度和位置 最终输出最优参数组合

这种混合算法不仅适用于分类问题，通过调整目标函数也可用于回归分析。相比传统网格搜索方法，PSO-SVM具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力，特别适合处理高维特征空间的优化问题。