psoSVMcgForClass
时间: 2024-05-18 07:13:32 浏览: 67
psoSVMcgForClass是一种结合了粒子群优化算法(PSO)和网格搜索算法的支持向量机(SVM)分类器。该算法通过PSO算法搜索SVM分类器的参数空间,以优化SVM的分类性能。
在MATLAB中,可以使用psoSVMcgForClass函数实现该算法。该函数的语法如下:
[bestacc,bestc,bestg] = psoSVMcgForClass(data_label,Fold,cmin,cmax,gmin,gmax,run)
其中,data_label是训练集的特征和标签,Fold是交叉验证的折数,cmin和cmax是SVM的正则化参数C的搜索范围,gmin和gmax是径向基函数的宽度γ的搜索范围,run是PSO算法的迭代次数。
函数的输出为最优的分类精度bestacc,最优的正则化参数C值bestc和最优的径向基函数宽度γ值bestg。
需要注意的是,psoSVMcgForClass函数需要先安装libsvm库,并将其添加到MATLAB的搜索路径中,才能正常运行。