pso-svm python 代码 基于粒子群算法优化支持向量机

使用PSO优化SVR支持向量机模型的代码，有详细的输出及输出，以及代码说明

利用粒子群优化算法来寻找svm中的最有参数，达到最优解

通过将粒子群算法也支持向量机结合，使用支持粒子群算法优化支持向量机参数，并训练支持向量机

phog方法提取图像特征，svm支持向量机进行分类，分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。

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为了准确地建立拱顶温度预测模型，提出了四种优化最小二乘支持向量机算法，分别是基于粒子群算法优化算法、基于遗传算法优化算法、基于鲸鱼算法优化算法、基于冯诺依曼拓扑结构的鲸鱼算法优化算法。

应用于matlab故障分类，载入测试数据wine

pso svm的matlab代码粒子群算法 粒子群算法用于特征选择 运行MATLAB代码的步骤1：运行PSO.m文件 您可以将数据集和SVM分类器替换为您选择的数据集和SVM分类器。 如果发现错误，请给我们发送电子邮件。 萨迪·萨利（Sadegh Salesi） Georgina Cosma博士 参考：S. Salesi和G. Cosma，“一种新颖的用于特征选择的扩展二进制杜鹃搜索算法”，2017年第二届国际知识工程与应用大会（ICKEA），伦敦，2017年，第6-12页。 doi：10.1109 / ICKEA.2017.8169893关键字：{特征选择;优化;模式分类;随机过程;搜索问题;支持向量机;伪二元突变邻域搜索程序;扩展的杜鹃搜索算法;特征选择;分类精度;杜鹃鸟;Lévy飞行随机游走；搜索空间；Lévy飞行机制；扩展的二元布谷鸟搜索优化；布谷鸟搜索策略；支持向量机分类器；优化；搜索问题；特征提取；鸟；算法设计和分析；空间探索；收敛性；特征选择；分类；布谷鸟搜索；变元优化；自然启发式算法}，URL： 摘要：杜鹃搜索是一种最新的自然启发式元启发式算法，其灵感来自杜鹃鸟积极的繁

用粒子群算法优化支持向量机的matlab程序，简单易学，适合matlab初学者