一種結(jié)合PSO優(yōu)化調(diào)參的SVM數(shù)據(jù)分類和預(yù)測研究

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摘要：支持向量機(jī)（SVM） 和粒子群優(yōu)化（PSO） 是兩種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，它們各自在數(shù)據(jù)分類和預(yù)測中有廣泛的應(yīng)用。研究提出了一種基于SVM和PSO相結(jié)合的新型算法，用于數(shù)據(jù)分類和預(yù)測。該算法首先使用SVM對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分類，然后使用PSO對SVM的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高分類和預(yù)測的準(zhǔn)確性。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，表明該算法在相同數(shù)據(jù)集上的分類和預(yù)測性能均優(yōu)于傳統(tǒng)的SVM算法。（剩余7369字）