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分类预测|基于改进的灰狼IGWO优化支持向量机SVM的数据分类预测matlab程序 改进策略：Cat混沌与高斯变异

🕗 发布于 2024-09-20 15:37 分类  支持向量机  matlab  

分类预测|基于改进的灰狼IGWO优化支持向量机SVM的数据分类预测matlab程序 改进策略：Cat混沌与高斯变异

文章目录

一、基本原理

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种群体智能优化算法，其灵感来自于灰狼的捕猎行为。支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法。将GWO与SVM结合可以改进SVM的性能，特别是在超参数优化方面。下面是GWO优化SVM分类模型的详细原理和流程：

原理

  1. 支持向量机（SVM）基础：

    • SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。其核心是通过寻找一个最优的超平面来分隔不同类别的数据。
    • SVM的性能依赖于几个关键超参数，包括惩罚参数 (C) 和核函数的参数（例如高斯径向基函数核中的 (\gamma)）。

  2. 灰狼优化算法（GWO）：

    • GWO是一种模拟灰狼捕猎行为的群体智能优化算法。它通过模拟灰狼的社会结构和捕猎策略来寻找最优解。
    • GWO包括四种角色：α狼、β狼、δ狼和ω狼，分别代表领导者、次领导者、跟随者和较弱的个体。
    • 算法通过更新位置和适应度函数来引导搜索过程，以找到最优解。

流程

1. 定义目标函数
  • 目标函数是用来评估SVM模型的性能。通常，目标函数是SVM模型的分类准确率、交叉验证误差或其他性能指标。
  • 目标是通过GWO算法优化SVM的超参数，使目标函数的值最优。
2. 初始化GWO
  • 随机生成一组候选解（即超参数组合），这些解在GWO中充当灰狼的位置。
  • 初始化每个狼的参数，例如 (C) 和 (\gamma) 的初始值。
3. 评估适应度
  • 对每一组超参数组合，使用SVM训练模型并评估其在验证集上的性能。
  • 计算目标函数值（如交叉验证误差）。
4. 更新狼的位置

在这里插入图片描述

5. 更新狼的等级
  • 根据适应度函数值，将狼分为α、β、δ和ω。
  • α狼是适应度值最佳的狼，β狼次之，δ狼再其次，其余的是ω狼。
6. 重复迭代
  • 迭代更新狼的位置和等级，直到达到预设的停止条件（如迭代次数或适应度值的收敛）。
7. 选择最佳解
  • 在所有迭代过程中，记录最优的超参数组合。
  • 使用这些超参数训练最终的SVM模型，并进行测试以评估其分类性能。

示例

假设你要优化SVM的超参数 (C) 和 (\gamma)：

  1. 定义目标函数：交叉验证误差。
  2. 初始化GWO：生成一组 (C) 和 (\gamma) 的候选值。
  3. 评估适应度：使用这些超参数训练SVM，并计算交叉验证误差。
  4. 更新位置：根据GWO公式更新候选超参数值。
  5. 更新等级：根据误差排序更新狼的等级。
  6. 重复迭代：进行多次迭代直到收敛。
  7. 选择最佳解：选择误差最小的超参数组合作为最终结果。

通过GWO优化SVM的超参数，你可以提高分类模型的性能，得到更准确的预测结果。

二、实验结果

在这里插入图片描述

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出


原文地址：https://blog.csdn.net/2401_86241083/article/details/142153527

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