基于改进引力搜索算法的SVM的参数优化及应用.docx

基于改进引力搜索算法的SVM的参数优化及应用
引言
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种监督学习的经典算法，由于其在分类、回归和异常检测等领域表现出色，已成为机器学习领域中比较流行的算法之一。然而，SVM的准确性和性能受到参数的影响，如径向基函数的参数γ和C惩罚参数等，一般需要经过仔细调优。在实际应用中，单纯使用传统的参数调优方法存在局限性，因此提出基于改进引力搜索算法的SVM优化方法，以提高SVM的分类准确率和泛化性能。
相关工作
SVM是一种二分类器，目标是找到一个最优的超平面来划分不同的数据类别。其思想是将样本空间映射到高维特征空间，在高维空间中找到能够将两类数据分隔开的最优超平面。为了避免过拟合和欠拟合，需要对SVM的参数进行优化。常用的SVM参数调优方法有网格搜索法、启发式优化算法、遗传算法等。这些方法在实际应用中具有一定的优点和局限性。
改进引力搜索算法（ImprovedGravitationalSearchAlgorithm，IGSA）是一种常用的启发式优化算法，起源于天体力学中引力演化规律。其思想是将每个解看做一些颗粒，根据质量和位置的因素来计算每个颗粒受到的引力，从而更新每个颗粒的位置。相比其他优化方法，IGSA具有收敛速度快、全局搜索能力强、可靠性高等优点。
方法
本文提出了一种基于IGSA的SVM参数优化方法，包括以下步骤：
1.选择合适的SVM分类器和核函数，如线性核函数、径向基核函数等；
2.初始化搜索空间，将每个SVM参数看做一个颗粒，并随机生成一个初始解；
3.根据每个颗粒在搜索空间中的位置，计算其质量和加速度，并更新位置和速度；
4.通过交叉验证和测试集准确率评价目标函数，寻找最优解；
5.如果满足停止准则，则输出最优解；否则回到第3步继续搜索。
结果
本文在UCI数据集中实验了基于IGSA的SVM参数优化方法。实验结果表明，与传统的网格搜索法、遗传算法等方法相比，该方法具有更高的分类准确率和更好的泛化性能，说明该方法能够有效地优化SVM参数。
结论
本文提出了一种基于IGSA的SVM参数优化方法，通过引入天体力学中的引力演化规律，通过质量和位置因素计算每个颗粒受到的引力来更新每个颗粒的位置，经过实验验证，该方法能够有效提高SVM的分类准确率和泛化性能。在实际应用中，该方法有望为SVM参数调优提供一种新的选择，具有广泛的应用前景。未来，可以进一步研究引入多种启发式优化算法，探索更优的SVM参数优化方法。