Python
实现基于
PSO-PNN
粒子群优化算法（
PSO）优化概率神经网络（
PNN）进行多特征分类预测的详细项目实例
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多特征分类预测在机器学习和模式识别领域具有极其重要的地位，广泛应用于图像识别、医学诊断、金融风险评估等众多实际场景中。随着信息技术的飞速发展，数据维度和复杂度呈指数级增长，传统的分类算法在面对高维、多样化特征时，容易陷入维度灾难，导致模型性能下降。因此，如何高效准确地处理多特征数据，成为当前研究的热点和难点。
概率神经网络（PNN）是一种基于贝叶斯决策理论和核密度估计的前馈神经网络，具备快速训练和良好分类性能的优点。PNN通过核函数估计概率密度函数，对多类别分类问题表现出较强的鲁棒性和稳定性。然而，PNN的性能高度依赖于核函数参数的选择，尤其是平滑因子（σ），其设置直接影响分类边界的准确性和模型的泛化能力。传统的参数设定多依靠经验或简单的调参方法，往往无法达到最优效果。
粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群智能优化算法，具有收敛速度 ...