基于优化粒子群(PSO)的400例中医典型心系证候分类研究

摘要

支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力.本文介绍了基于优化粒子群(PSO)的分类技术,以中医心系400个样本为例,利用优化粒子群(PSO)进行中医心系证候分类研究,实验结果表明,该方法在证候分类中能达到较高的准确率。