粒子群算法优化支持向量机（pso-svm）

粒子群优化SVM

其中代码部分经过测试，实测可用

步骤讲解

1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的，故选择PSO来优化，寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。
2、从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的质量（适应度函数中打印优化的准确度）。
3、PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。所有的粒子具有位置(particle_position_vector)和速度(velocity_vector)两个属性。 在每一次迭代中，粒子通过粒子本身所找到的最优解pbest和整个种群目前找到的最优解全局极值gbest来更新。
4、适应度值（实际上是svm的一次运行）
5、下面代码中的iris.csv前三行展示：

代码

import pandas as pd
import numpy as np
import random
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import cross_val_score


# 1.读取训练数据集
data = pd.read_csv(r"iris.csv")
x = data.iloc[:, 1:]
Y = data.iloc[:, 0]
# print(x.shape)

# 2.标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(x)

# 3.初始化参数
W = 0.5                                 # 惯性因子
c1 = 0.2                                # 学习因子
c2 = 0.5                                # 学习因子
n_iterations = 10                       # 迭代次数
n_particles = 50                       # 种群规模

# 4.设置适应度值 输出分类精度得分，返回比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面
def fitness_function(position):   # 输出
    # 全局极值   svm分类器  核函数gamma  惩罚参数c
    svclassifier = SVC(kernel='rbf', gamma=position[0], C=position[1])
    # 参数gamma和惩罚参数c以实数向量的形式进行编码作为PSO的粒子的位置
    svclassifier.fit(X, Y)
    score = cross_val_score(svclassifier, X, Y, cv=10).mean()                # 交叉验证
    print('分类精度',score)                                                    # 分类精度
    Y_pred = cross_val_predict(svclassifier, X, Y, cv=10)                    # 获取预测值

    # 返回混淆函数，分类误差矩阵，分别是训练中的 测试中的 下面输出错误分类结果
    return confusion_matrix(Y, Y_pred)[0][1] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[0][2] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[1][0] + \
           confusion_matrix(Y, Y_pred)[1][2] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[2][0] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[2][1]\
        ,  confusion_matrix(Y, Y_pred)[0][1] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[0][2] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[1][0] + \
           confusion_matrix(Y, Y_pred)[1][2] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[2][0] + confusion_matrix(Y, Y_pred)[2][1]

# 5.粒子图
def plot(position):
    x = []
    y = []
    for i in range(0, len(particle_position_vector)):
        x.append(particle_position_vector[i][0])
        y.append(particle_position_vector[i][1])
    colors = (0, 0, 0)
    plt.scatter(x, y, c = colors, alpha = 0.1)
    # 设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
    #font2 = {'family': 'Times New Roman','weight': 'normal', 'size': 20,}
    plt.xlabel('gamma')  # 核函数
    plt.ylabel('C')      # 惩罚函数
    plt.axis([0, 10, 0, 10],)
    plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box') # #设置横纵坐标缩放比例相同，默认的是y轴被压缩了。
    return plt.show()

# 6.初始化粒子位置，进行迭代
# 粒子位置向量
particle_position_vector = np.array([np.array([random.random() * 10, random.random() * 10]) for _ in range(n_particles)])
pbest_position = particle_position_vector    #个体极值等于最初位置
pbest_fitness_value = np.array([float('inf') for _ in range(n_particles)])   #个体极值的适应度值
gbest_fitness_value = np.array([float('inf'), float('inf')])    #全局极值的适应度值
gbest_position = np.array([float('inf'), float('inf')])
velocity_vector = ([np.array([0, 0]) for _ in range(n_particles)])  # 粒子速度
# 迭代更新
iteration = 0
while iteration < n_iterations:
    # plot(particle_position_vector)  #  粒子具体位置
    for i in range(n_particles):   # 对每个粒子进行循环
        fitness_cadidate = fitness_function(particle_position_vector[i])   # 每个粒子的适应度值=适应度函数（每个粒子的具体位置）
        # print("粒子误差", i, "is (training, test)", fitness_cadidate, " At (gamma, c): ",
              # particle_position_vector[i])

        if (pbest_fitness_value[i] > fitness_cadidate[1]):    # 每个粒子的适应度值与其个体极值的适应度值(pbest_fitness_value)作比较，如果更优的话，则更新个体极值，
            pbest_fitness_value[i] = fitness_cadidate[1]
            pbest_position[i] = particle_position_vector[i]

        if (gbest_fitness_value[1] > fitness_cadidate[1]):   # 更新后的每个粒子的个体极值与全局极值(gbest_fitness_value)比较，如果更优的话，则更新全局极值
            gbest_fitness_value = fitness_cadidate
            gbest_position = particle_position_vector[i]

        elif (gbest_fitness_value[1] == fitness_cadidate[1] and gbest_fitness_value[0] > fitness_cadidate[0]):
            gbest_fitness_value = fitness_cadidate
            gbest_position = particle_position_vector[i]

    for i in range(n_particles):  # 更新速度和位置，更新新的粒子的具体位置
        new_velocity = (W * velocity_vector[i]) + (c1 * random.random()) * (
                    pbest_position[i] - particle_position_vector[i]) + (c2 * random.random()) * (
                                   gbest_position - particle_position_vector[i])
        new_position = new_velocity + particle_position_vector[i]
        particle_position_vector[i] = new_position

    iteration = iteration + 1

# 7.输出最终结果
print("全局最优点的位置是 ", gbest_position, "在第", iteration, "步迭代中（训练集，测试集）错误个数:",
      fitness_function(gbest_position))