用python写一段粒子群算法优化SVM惩罚参数c和核参数gamma，并输出识别正确率和混淆矩阵的代码

下面是一个使用粒子群算法优化SVM参数的示例代码，你可以根据自己的数据和需求进行修改：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
from pyswarm import pso

# 读取数据
X = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
y = np.loadtxt('labels.csv', delimiter=',')

# 定义SVM模型
def svm_model(x):
    # 提取参数
    C = x[0]
    gamma = x[1]
    # 创建SVC模型
    svm = SVC(C=C, kernel='rbf', gamma=gamma)
    # 训练模型
    svm.fit(X, y)
    # 预测
    y_pred = svm.predict(X)
    # 返回1-准确率，因为PSO是最小化问题
    return 1 - accuracy_score(y, y_pred)

# 使用PSO优化SVM参数
lb = [0.1, 0.001] # 参数下限
ub = [100, 1] # 参数上限
xopt, fopt = pso(svm_model, lb, ub)

# 训练最优SVM模型
svm = SVC(C=xopt[0], kernel='rbf', gamma=xopt[1])
svm.fit(X, y)

# 输出识别率和混淆矩阵
y_pred = svm.predict(X)
acc = accuracy_score(y, y_pred)
cm = confusion_matrix(y, y_pred)
print("Accuracy: ", acc)
print("Confusion matrix: ")
print(cm)

在上面的代码中，我们使用`pyswarm`库中的`pso`函数实现了粒子群算法。首先，我们读取数据，然后定义了一个SVM模型，并将其作为目标函数传递给`pso`函数。在目标函数中，我们使用传递给它的参数值来创建和训练SVM模型，并返回预测结果与真实标签之间的错误率。然后，`pso`函数将使用粒子群算法来搜索最小化目标函数的参数值。最后，我们使用最优参数值训练SVM模型，并输出识别率和混淆矩阵。