分组策略
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基于分组加速策略的PSO-SVM参数优化系统
本项目旨在解决传统粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）在大规模数据集上计算耗时过长的问题。通过引入分组式训练（Block/Group Training）机制，项目实现了对SVM参数寻优过程的显著加速。核心功能包括：1. 数据预处理模块，负责数据的归一化及格式转换；2. 分组策略模块，将大规模训练数据随机划分为若干个子集（Group）；3. 改进的PSO寻优模块，在迭代过程中，根据策略动态调度数据子集用于计算粒子的适应度值，而非每次都使用全量数据，从而大幅降低单次迭代的计算负荷；4. 模型构建模块，在获取最优参数（如惩罚因子C和核函数参数g）后，利用全量数据进行最终的模型训练，确保模型的泛化能力和精度。该项目适用于处理中大规模样本的分类或回归预测任务，能够在保证模型性能的前提下，有效缩短模型训练与调优的周期。
