基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择

摘要

支持向量机(SVM)的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择,然而传统的优化算法难以解决此问题.文中通过支持向量的个数建立优化目标函数,采用微粒群优化(PSO)算法对其优化,寻找最优参数.PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法.实验表明,微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法.