一种结合PSO优化调参的SVM数据分类和预测研究

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摘要：支持向量机（SVM） 和粒子群优化（PSO） 是两种常用的机器学习和优化算法，它们各自在数据分类和预测中有广泛的应用。研究提出了一种基于SVM和PSO相结合的新型算法，用于数据分类和预测。该算法首先使用SVM对数据进行初步分类，然后使用PSO对SVM的参数进行优化，以提高分类和预测的准确性。对比实验结果，表明该算法在相同数据集上的分类和预测性能均优于传统的SVM算法。（剩余7369字）

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