1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) pso优化SVM过程: 识别率对比: 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) x = rand(Num,D)/50; v = rand(Num,…
SVM 是一种二分类模型,其基本思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的样本能够被最大化地分开。PSO-SVM 模型是在传统的 SVM 模型基础上引入了粒子群优化算法,通过不断迭代优化 SVM 的参数,以提高分类的准确性。而 QPSO-SVM 模型则是在 PSO-SVM 模型的基础上,采用了量子粒子群优化算法,进一步提高了模型的性...
pop(j, k) = (pso_option.popgmax - pso_option.popgmin) * rand + pso_option.popgmin; end end % 适应度值 cmd = [' -v ', num2str(pso_option.v), ' -c ', num2str(pop(j, 1)), ' -g ', num2str(pop(j, 2))]; fitness(j) = (100 - svmtrain(t_train, p_train, cmd)) ...
1.Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比,运行环境Matlab2018b及以上; 2.Matlab实现QPSO-SVM(量子粒子群优化支持向量机)、PSO-SVM(粒子群优化支持向量机)、SVM(支持向量机)分类预测对比。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; 4.程序语言为matlab,程序可出分类...
还不用改代码,替换数据集就可以运行了,非常适合科研小白啊! 基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 PSO-SVM回归and分类 matlab代码,推荐 2018B 版本及以上(有混淆矩阵存在),仅支持 Windows 64位…
营销的支持能力,本文借助文本挖掘算法对消费者的选择性偏好和行为习惯进行分类研究,并尝试借助粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的参数作最优化处理,最终将参数最优化的支持向量机(SVM)来对互联网保险论坛用户的消费行为进行精准营销预...
简介:PSO-LSSVM分类预测 | Matlab 粒子群优化最小二乘支持向量机分类预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 ...
基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的数据分类预测是一种结合了粒子群优化算法和支持向量机技术的机器学习方法。这种方法通过优化支持向量机的参数,提高模型的泛化能力,从而实现对多特征输入、多类别输出数据的准确分类。在Matlab中实现PSO-SVM的步骤如下:1. 准备数据
粒子群算法PSO优化最小支持向量机LSSVM分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y5yam5pq PSO-LSSVMhttps://mbd.pub/o/bread/Y5yam5pr SSA-LSSVMhttps://mbd.pub/o/bread/Y5yam5ps POA-LSSVMhttps://mbd.pub/o/b
基于改进PSO的SVM文本分类研究