PSO-SVM流程图

PSO-SVM流程图描述了粒子群优化（PSO）与支持向量机（SVM）相结合的算法过程。首先，通过PSO算法对SVM的参数进行优化，包括核函数、惩罚系数和不敏感度等。接着，将优化后的参数应用于SVM模型，构建一个分类器。然后，使用训练数据集对分类器进行训练，得到一个具有较好泛化能力的模型。最后，利用测试数据集对模型进行评估，以检验其在未知数据上的分类性能。整个过程旨在提高SVM模型的准确性和稳定性，使其在实际应用中发挥更好的效果。