利用PSO-SVM进行数据分类预测（含免费Matlab完整代码）

简介：
本项目采用粒子群优化支持向量机算法（PSO-SVM）实现高效的数据分类与预测，并提供完整的MATLAB代码供免费下载使用。 基于粒子群算法和支持向量机（PSO-SVM）的分类方法，在MATLAB中的实现代码适用于多输入单输出情况。此程序通过PSO优化SVM模型中惩罚因子C及核函数参数g，已调试完成，无需修改直接替换数据集即可运行。 1. 数据格式为Excel。 2. 粒子群算法是一种成熟的方法，并且在分类任务上表现出良好的性能。 3. 用户只需按照指定的数据集格式准备输入文件并执行main脚本。程序中的其他部分是调用函数，不可单独运行。 4. 运行环境需使用MATLAB 2018b或更高版本。 5. 程序配有详细的中文注释，确保代码质量高且易于理解。 6. 输出结果包括分类效果图、迭代优化过程的图表以及混淆矩阵等。 此外还提供了测试数据集，适合初学者直接运行和学习。该方法适用于故障检测及各种类型的数据分类任务。