一种结合PSO优化调参的SVM数据分类和预测研究

支持向量机(SVM)和粒子群优化(PSO)是两种常用的机器学习和优化算法,它们各自在数据分类和预测中有广泛的应用。研究提出了一种基于SVM和PSO相结合的新型算法,用于数据分类和预测。该算法首先使用SVM对数据进行初步分类,然后使用PSO对SVM的参数进行优化,以提高分类和预测的准确性。对比实验结果,表明该算法在相同数据集上的分类和预测性能均优于传统的SVM算法。因此,该算法在实际应用中具有很大的潜力,并可以为数据分类和预测提供更好的解决方案。