PSO优化SVM参数：分类与回归问题实现

本资源是一段关于使用粒子群优化（PSO）算法对支持向量机（SVM）参数进行寻优的代码片段。它提供了两种主要功能：`psoSVMcgForClass` 和 `psoSVMcgForRegress`，分别针对分类问题和回归问题。在这些函数中，输入参数包括训练标签（`train_label`），训练数据（`train`），以及一个包含PSO参数设置的结构体`pso_option`。关键参数包括： 1. **最佳交叉验证准确度** (`bestCVaccuracy`): 在进行参数优化过程中，该变量记录了通过PSO算法找到的最佳模型在交叉验证上的最高准确性。这对于评估模型性能至关重要。 2. **最优C值** (`bestc`): SVM中的C参数是一个正则化参数，它控制着模型的复杂度与泛化能力之间的权衡。`bestc`表示通过PSO找到的最优C值，使得模型在给定数据集上表现最佳。 3. **最优核函数参数** (`bestg`): 对于非线性核函数，如径向基函数（RBF），这个参数可能对应于gamma值，它决定了核函数的作用域。`bestg`存储的是在PSO优化后发现的最优核函数参数。 4. **PSO选项** (`pso_option`): 这是一个结构体，包含了PSO算法的具体配置，如粒子群中的c1、c2（惯性权重）、最大迭代次数（`maxgen`）和粒子数量（`size`）。用户可以根据具体需求调整这些参数以优化搜索过程。 这段代码使用了LIBSVM库，它是支持向量机的开源工具包，由Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin开发。代码作者是faruto，可以通过提供的邮箱、QQ号或博客链接获取更多帮助或联系。最后，`nargin`检查函数调用时是否正确提供了所有参数，如果缺少参数，它将设置默认的PSO选项。 总结来说，这段代码是用于利用PSO技术优化SVM模型的参数选择，以提升模型在分类和回归任务中的性能，并提供了一套完整的参数调整与优化流程。