【SVM分类】基于粒子群算法优化支持向量机实现葡萄酒数据分类附matlab代码

【SVM分类】基于粒子群算法优化支持向量机实现葡萄酒数据分类附matlab代码

1 简介

在机器学习领域,要处理的数据的规模越来越大,而学习算法在数据的特征过多的时候,往往会产生性能上的下降。作为解决这个问题的有效手段,特征选择一直以来都得到了广泛的关注。粒子群优化算法作为一种优化方法,具有较好的局部搜索能力,所以利用粒子群优化方法来解决特征选择问题成为一个研究热点。

粒子群优化的特征选择方法通过引导粒子的搜索进行特征选择,从而提高粒子群优化算法在特征选择问题中的搜索效率。本实验针对“wine”数据集，通过粒子群优化算法进行特征选择，并对特征选择后的数据进行SVM分类。将直接SVM分类的结果，和使用粒子群算法进行特征选择后再进行SVM分类的结果进行对比。对比两者的实验结果，结果表明使用粒子群优化算法进行特征选择能够提高SVM的分类精度。综上所述，所得的实验结果与预期结果一致。

2 部分代码

3 仿真结果

4 参考文献

[1]邹心遥, 陈敬伟, 姚若河. 采用粒子群优化的 SVM 算法在数据分类中的应用[J]. 华侨大学学报：自然科学版, 2016, 37(2):4.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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