PSO算法优化SVM python代码

下面是使用PSO算法优化SVM参数的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn import datasets, svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pyswarm import pso

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义SVM的目标函数
def svm_objective_function(c, gamma):
    clf = svm.SVC(C=c, gamma=gamma)
    clf.fit(X_train, y_train)
    return -clf.score(X_test, y_test)  # 目标是最小化测试集准确率的相反数

# 使用PSO算法优化SVM参数
lb = [1e-6, 1e-6]  # 参数下界
ub = [10, 10]  # 参数上界
xopt, fopt = pso(svm_objective_function, lb, ub)

# 输出结果
print('Optimal parameters: C = {}, gamma = {}'.format(*xopt))
print('Test accuracy: {:.2f}%'.format(-fopt * 100))

代码中使用`pyswarm`库实现了PSO算法，并使用`sklearn`库中的`SVC`实现了SVM分类器。在定义SVM的目标函数时，需要将`C`和`gamma`参数传入`SVC`中，并计算测试集准确率的相反数，因为PSO算法是寻找最小值。最后，使用PSO算法搜索最优参数，并输出结果。

需要注意的是，PSO算法可能会收敛到局部最优解，因此需要多次运行代码以得到不同的结果，并选取最优解。