pso-svm多分类python

PSO-SVM是一种基于粒子群优化算法的支持向量机分类器。在Python中，可以使用Scikit-learn库来实现多分类PSO-SVM。具体步骤如下：

1. 导入库和数据集

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sko.PSO import PSO
from sklearn.svm import SVC

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 数据预处理

sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

3. 定义适应度函数

def svm_fitness(w):
    clf = SVC(C=w[0], gamma=w[1], kernel='rbf')
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    return 1 - accuracy_score(y_test, y_pred)

4. 定义PSO算法并运行

pso = PSO(func=svm_fitness, dim=2, pop=50, max_iter=100, lb=[0.01, 0.01], ub=[100, 10])
best_cost, best_pos = pso.run()
print('PSO-SVM accuracy: %.2f%%' % (100 - best_cost * 100))

PSO-SVM分类器的准确率将会输出。其中，C和gamma是SVM的超参数，可以通过PSO算法优化得到。

需要注意的是，PSO-SVM的计算量较大，运行时间可能较长，特别是在数据集较大时。在实际应用中，可以考虑使用其他的优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等。