pso-svm多分类并输出参数python代码

下面是一个使用粒子群优化算法进行SVM多分类的Python示例代码，同时输出了SVM分类器的参数：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
from pyswarm import pso

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

# 定义SVM多分类器的损失函数
def svm_loss_function(w):
    clf = SVC(C=10 ** w[0], kernel='rbf', gamma=10 ** w[1])
    clf.fit(X, y)
    return 1 - clf.score(X, y)

# 使用粒子群优化算法寻找最优参数
lb = [-6, -6] # 参数下限
ub = [6, 6] # 参数上限
xopt, fopt = pso(svm_loss_function, lb, ub)

# 输出SVM分类器的参数
print('SVM C parameter:', 10 ** xopt[0])
print('SVM gamma parameter:', 10 ** xopt[1])

在这个示例代码中，我们使用`pyswarm`库中的`pso`函数实现了粒子群优化算法，定义了SVM多分类器的损失函数`svm_loss_function`，并使用`pso`函数寻找最优参数。最终，我们输出了SVM分类器的参数。

需要注意的是，这个示例代码中的参数下限和上限、SVM分类器的参数设定等都是可以调整的，具体的设置需要根据实际问题进行调整。