粒子群优化算法-SVM多分类参数寻优python代码

以下是使用粒子群优化算法对SVM多分类模型参数进行寻优的Python代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC

# 定义粒子群优化算法
class PSO:
    def __init__(self, num_particles, max_iter, c1, c2, w, dim):
        self.num_particles = num_particles
        self.max_iter = max_iter
        self.c1 = c1
        self.c2 = c2
        self.w = w
        self.dim = dim
        self.x = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(num_particles, dim))
        self.v = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(num_particles, dim))
        self.pbest_x = self.x.copy()
        self.pbest_y = np.zeros(num_particles)
        self.gbest_x = np.zeros(dim)
        self.gbest_y = float('inf')

    def update(self, X_train, y_train):
        for i in range(self.num_particles):
            # 使用当前粒子位置构造支持向量机模型
            clf = SVC(C=10 ** self.x[i][0], gamma=10 ** self.x[i][1], kernel='rbf')
            # 训练支持向量机模型
            clf.fit(X_train, y_train)
            # 使用支持向量机模型预测
            y_pred = clf.predict(X_train)
            # 计算分类准确率
            score = accuracy_score(y_train, y_pred)
            # 更新个体最优解
            if score > self.pbest_y[i]:
                self.pbest_x[i] = self.x[i].copy()
                self.pbest_y[i] = score
            # 更新全局最优解
            if score > self.gbest_y:
                self.gbest_x = self.x[i].copy()
                self.gbest_y = score
            # 更新粒子速度和位置
            r1 = np.random.rand(self.dim)
            r2 = np.random.rand(self.dim)
            self.v[i] = self.w * self.v[i] + self.c1 * r1 * (self.pbest_x[i] - self.x[i]) + self.c2 * r2 * (self.gbest_x - self.x[i])
            self.x[i] = self.x[i] + self.v[i]

    def fit(self, X_train, y_train):
        for i in range(self.max_iter):
            self.update(X_train, y_train)

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义PSO算法参数
num_particles = 30
max_iter = 100
c1 = 2
c2 = 2
w = 0.8
dim = 2

# 初始化PSO算法
pso = PSO(num_particles, max_iter, c1, c2, w, dim)

# 训练PSO-SVM分类器
pso.fit(X_train, y_train)

# 使用最优参数训练支持向量机模型
clf = SVC(C=10 ** pso.gbest_x[0], gamma=10 ** pso.gbest_x[1], kernel='rbf')
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上测试模型性能
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在上述代码中，我们使用了径向基函数（RBF）作为核函数，并使用粒子群优化算法对支持向量机模型的参数 $C$ 和 $\gamma$ 进行寻优。具体来说，我们将 $C$ 和 $\gamma$ 的取值范围分别设定为 $[10^{-1}, 10^1]$ 和 $[10^{-1}, 10^1]$，并将它们的对数作为粒子位置的维度。在 `update` 方法中，我们使用当前粒子位置构造支持向量机模型，并在训练集上计算分类准确率。最后，我们使用最优参数训练支持向量机模型，并在测试集上测试模型性能。

需要注意的是，这里使用的是径向基函数作为核函数。如果需要使用其他核函数，可以在 `SVC` 的构造函数中设置。另外，由于粒子群优化算法通常是一种全局优化方法，所以在实际应用中需要考虑算法的收敛速度和计算复杂度等问题。