实验结果-sae j2534-2 2010主要探讨了使用二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)算法与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的PSO-SVM方法在多个UCI数据集上的性能评估。研究采用了包括Pima Indian糖尿病、Heart disease、Ionosphere、Sonar、Iris和Vehicle等数据集,这些数据集具有不同的类别数和特征数量,以评估算法的分类精度。
首先,实验环境是在一台配备Intel奔腾4 3.0G CPU和512MB内存的计算机上,使用Matlab编程实现PSO-SVM算法,以及未经过特征选择和参数优化的传统SVM(SVM)和GA-SVM(Genetic Algorithm-SVM)进行对比。评价方法采用了交叉验证,将数据集分为训练集和测试集,通过多次运行并取平均值来确定算法性能。
关键的评价指标是分类精度,对于二类数据集,通过正命中率、反命中率和总体命中率来衡量,而对于多类数据集则使用总体命中率。此外,实验还考虑了分类器的均衡性,选择rp×rn作为度量标准,因为它更注重分类器对各类别的分类一致性。
PSO-SVM算法的参数设置包括C值(Ct和Cz),粒子速度的初始范围,粒子数目随数据集维度调整,以及迭代次数和全局最佳适应值的停止条件。不同数据集采用的粒子数目在表2中有详细说明。
实验结果显示,PSO-SVM在大多数数据集上都表现出较高的分类精度,例如在Ionosphere数据集上达到了接近完美的分类,而在Sonar数据集上也取得了显著的提升。与GA-SVM算法相比,PSO-SVM不仅分类精度更高,而且在特征精简和运行效率上也有优势。这表明,将特征选择与SVM参数优化结合起来的方法能够有效提升分类器的性能。
总结来说,这项研究展示了二进制PSO算法在特征选择和SVM参数优化方面的有效性,提出了一种有效的方法来同步处理这两个问题,这对于提高分类器性能具有实际意义。通过与传统方法的对比,PSO-SVM算法显示出更好的性能,特别是在处理特征冗余和提高算法效率方面。