定义pso-svm多分类

PSO-SVM多分类是一种使用粒子群优化算法（PSO）优化支持向量机（SVM）的多分类方法。在该方法中，使用SVM来构建二分类器，并通过PSO来优化分类器的参数，从而实现多分类。在PSO-SVM中，每个粒子代表一个SVM分类器，并通过适应度函数来评估其分类性能。粒子在搜索空间中移动，并通过更新公式来更新其位置和速度。通过不断迭代寻找最优的分类器参数，PSO-SVM能够在多分类问题中取得较好的分类性能。相比于传统的SVM多分类方法，PSO-SVM能够更快地收敛并且具有更好的鲁棒性。