基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

【文件属性】：

文件名称：基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

文件大小：256KB

文件格式：PDF

更新时间：2014-04-28 04:25:27

LS-SVM

首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO 算法对特征及参数进行优化。在UCI 标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM 参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM 算法相比具有较好的分类效果。