使用粒子群算法优化支持向量机（SVM）病灶分类

使用粒子群算法优化支持向量机（SVM）病灶分类

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于模式识别、数据分类等领域。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，常用于求解复杂问题的最优解。本文将介绍如何使用MATLAB编写粒子群算法优化SVM分类器，实现病灶分类任务。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含病灶特征和对应标签的数据集，其中特征用于描述病灶的各种属性，标签表示病灶的类别（正常或异常）。在MATLAB中，我们可以将数据集存储为两个矩阵，一个矩阵包含特征，另一个矩阵包含标签。

接下来，我们将使用MATLAB的机器学习工具箱中的函数来构建SVM分类器。首先，我们需要使用fitcsvm函数来训练一个基本的SVM分类器。例如，可以使用以下代码训练一个线性核函数的SVM分类器：

svmModel = fitcsvm(features, labels, 'KernelFunction',