PSO优化支持向量机中的哪些参数
时间: 2023-10-20 12:05:40 浏览: 49
PSO优化支持向量机中的参数包括c和g。在SVM中,c和g是难以选择最优值的参数,因此可以使用PSO算法来优化这两个参数。PSO算法通过迭代寻找最优解,通过适应度函数评价解的质量,其中适应度函数中打印了优化的准确度。PSO算法初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。每个粒子具有位置(particle_position_vector)和速度(velocity_vector)两个属性。在每次迭代中,粒子通过自身找到的最优解pbest和整个种群目前找到的最优解全局极值gbest来更新。因此,PSO优化支持向量机中的参数就是c和g。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [粒子群算法优化支持向量机(pso-svm)](https://blog.csdn.net/weixin_43483305/article/details/118275319)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [粒子群算法PSO优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 matlab代码](https://blog.csdn.net/qq_43916303/article/details/128050417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [粒子算法(PSO)优化支持向量机的数据分类预测,PSO-SVM分类预测,多输入单输出模型。](https://blog.csdn.net/qq_43916303/article/details/128077049)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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