psoSVMcgForClass.m

在MATLAB中运用psoSVMcgForClass函数需要的代码，把它放在路径文件夹中，在编写预测模型代码时就可使用psoSVMcgForClass函数了可适当修改一些参数，可读性强，利用率高。

%% 子函数 psoSVMcgForClass.m
function [bestCVaccuarcybestcbestgpso_option] = psoSVMcgForClass（train_labeltrainpso_option）
% psoSVMcgForClass


% 参数初始化
if nargin == 2
     pso_option = struct（‘c1‘1.5‘c2‘1.7‘maxgen‘200‘sizepop‘20 ...
         ‘k‘0.6‘wV‘0.9‘wP‘0.6‘v‘5 ...
         ‘popcmax‘10^2‘popcmin‘10^（-1）‘popgmax‘10^2‘popgmin‘10^（-2））;
end
% c1:初始为1.5pso参数局部搜索能力
% c2:初始为1.7pso参数全局搜索能力
% maxgen:初始为200最大进化数量
% sizepop:初始为20种群最大数量
% k:初始为0.6（k belongs to [0.11.0]）速率和x的关系（V = kX）
% wV:初始为1（wV best belongs to [0.81.2]）速率更新公式中速度前面的弹性系数
% wP:初始为1种群更新公式中速度前面的弹性系数
% v:初始为3SVM Cross Validation参数
% popcmax:初始为100SVM 参数c的变化的最大值.
% popcmin:初始为0.1SVM 参数c的变化的最小值.
% popgmax:初始为100SVM 参数g的变化的最大值.
% popgmin:初始为0.01SVM 参数c的变化的最小值.

Vcmax = pso_