粒子群算法优化支持向量机matlab代码

以下是粒子群算法优化支持向量机的 Matlab 代码示例：

首先，我们需要准备一些数据集并将其划分为训练集和测试集：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = species;
Y = grp2idx(Y);
trainRatio = 0.7;
c = cvpartition(Y,'HoldOut',trainRatio);
Xtrain = X(c.training,:);
Ytrain = Y(c.training,:);
Xtest = X(c.test,:);
Ytest = Y(c.test,:);

然后，我们可以使用 PSO 优化 SVM 的参数：

% PSO 优化 SVM 参数
options = optimoptions('particleswarm','MaxIterations',50);
lb = [1e-6,1e-6];
ub = [1e6,1e6];
fun = @(c)svmtrain(Ytrain,Xtrain,sprintf('-c %f -g %f -q',c(1),c(2)));
[c_opt,~] = particleswarm(fun,2,lb,ub,options);

最后，我们可以使用优化得到的参数训练 SVM 模型并进行预测：

% 训练 SVM 模型
model = svmtrain(Ytrain,Xtrain,sprintf('-c %f -g %f -q',c_opt(1),c_opt(2)));

% 预测测试集并计算准确率
[predict_label, accuracy, prob_estimates] = svmpredict(Ytest, Xtest, model);
disp(accuracy(1))

完整的代码示例如下：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = species;
Y = grp2idx(Y);
trainRatio = 0.7;
c = cvpartition(Y,'HoldOut',trainRatio);
Xtrain = X(c.training,:);
Ytrain = Y(c.training,:);
Xtest = X(c.test,:);
Ytest = Y(c.test,:);

% PSO 优化 SVM 参数
options = optimoptions('particleswarm','MaxIterations',50);
lb = [1e-6,1e-6];
ub = [1e6,1e6];
fun = @(c)svmtrain(Ytrain,Xtrain,sprintf('-c %f -g %f -q',c(1),c(2)));
[c_opt,~] = particleswarm(fun,2,lb,ub,options);

% 训练 SVM 模型
model = svmtrain(Ytrain,Xtrain,sprintf('-c %f -g %f -q',c_opt(1),c_opt(2)));

% 预测测试集并计算准确率
[predict_label, accuracy, prob_estimates] = svmpredict(Ytest, Xtest, model);
disp(accuracy(1))

注意：以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。