1 简介
本文提出了一种粒子群算法改进的最小二乘支持向量机数据分类模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为数据分类工作提供一些参考。
在进行支持向量的分类参数模型优化上，随着模型参数的不断变化，支持向量机对于样本当中的参数检测精度也会逐渐升高，并且在进行多组参数同时预测的过程中依然可以保持精准度的提升。通过这种机理可以总结为预测精准度数值变化呈现出一个不连续的，波段性质发展的多峰值函数。根据以上的简述分析，本文着重研究在粒子群优化算法在支持向量机当中进行数据分类的应用。在粒子群算法当中其相较于遗传算，应用了速度－位移的框架结构，更能保留住群体的全局搜索机制，这种模式也决定这粒子群算法在操作过程中将更加简便。并且粒子群算法还具备以下特点：
（１）其具备较为特殊的记忆功能，可以根据检测个体的不同，根据其不同的程度对群体模式进行搜索，并且形成动态调整机制。
（２）可以对于空间中所存在的最优粒子进行搜索和发现，并且跟踪解析搜索，算法的整体结构较为简单，并且收敛的速度要更快。
（３）多峰值并发的搜索，可以进行多层次多方面的搜索工作以实现更加有效率和高速的搜索能力。
具体模型参照底下参考文献。
2 部分代码
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% 粒子群优化算法%
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