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一区正弦余弦算法！SCA-SVM正弦余弦算法优化支持向量机多特征分类预测

🕗 发布于 2024-12-09 09:27 算法  支持向量机  分类  SCA-SVM  正弦余弦算法优化  

一区正弦余弦算法！SCA-SVM正弦余弦算法优化支持向量机多特征分类预测

目录

分类效果

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基本描述

基本介绍

1.Matlab实现SCA-SVM正弦余弦算法优化支持向量机多特征分类预测，运行环境Matlab2018b及以上；
2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。
3.选择最佳的SVM参数c和g。
SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。
4.excel数据集，main为主程序，其他为函数文件，无需运行，分类效果如下：
注：程序和数据放在一个文件夹。
详细介绍

SCA-SVM，即基于正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）优化的支持向量机（Support Vector Machine，SVM），是一种用于多特征分类预测的有效方法。以下是对SCA-SVM的详细解析：
一、SVM简介
SVM是一种强大的分类和回归方法，在机器学习领域具有广泛的应用。它通过寻找一个超平面来分隔不同类别的数据点，从而实现分类。然而，传统的SVM在处理大规模数据集或复杂分类任务时，可能面临计算复杂度高、训练时间长等问题。
二、SCA算法原理
SCA是一种新兴的全局优化算法，其灵感来源于正余弦函数的周期性和连续性。该算法模拟了自然界中的物种进化过程，通过正余弦函数的变化来控制搜索空间。SCA算法具有全局搜索和局部搜索相结合的特点，能够在解空间中有效地寻找最优解。
在SCA中，通过正弦和余弦函数的迭代更新来搜索解空间。具体地，算法首先初始化一组候选解，并计算每个候选解的适应度。然后，根据当前迭代次数和种群大小，更新正弦和余弦函数的值，并使用这些值来调整每个候选解的位置。通过不断迭代，算法逐渐收敛到最优解或满足预设的停止准则。

三、SCA-SVM在多特征分类预测中的应用
数据预处理：
收集并整理包含多个特征的历史数据集。

对数据进行清洗、归一化和特征选择等预处理步骤，以提高模型的准确性和鲁棒性。

参数初始化：
在SCA-SVM中，需要初始化一些参数，包括种群大小、迭代次数、正余弦函数的初始值等。

这些参数将影响算法的收敛速度和搜索能力。

种群初始化：
根据设定的种群大小，随机生成一组初始解作为种群。

每个解对应着SVM模型中的参数，如惩罚因子、核函数参数等。

适应度计算：
使用初始化的参数和种群，计算每个解的适应度。

适应度函数可以根据实际问题进行定义，常用的有分类准确率、F1分数等。

正余弦函数更新与解的搜索：
根据当前迭代次数和种群大小，更新正余弦函数的值。

使用正余弦函数的值来调整每个解的位置，以寻找更优的解。

通过计算适应度函数，判断新解是否更优，并更新种群中的解。

收敛判断：
判断算法是否达到收敛条件，即是否满足预设的停止准则（如迭代次数、适应度阈值等）。

如果满足，则停止迭代，输出最优解（即最优的SVM模型参数）；否则，返回继续迭代。

模型评估与预测：
使用测试数据集对训练得到的模型进行评估，计算分类准确率、F1分数等指标。

根据评估结果，可以对模型进行调整和改进。

使用训练好的模型进行多特征分类预测。

四、SCA-SVM的优势
优势：
SCA算法具有全局搜索和局部搜索相结合的特点，能够在解空间中有效地寻找最优解。

通过优化SVM模型中的参数，SCA-SVM能够提高模型的分类性能和泛化能力。

SCA算法结构简单，易于实现和调整参数。
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注：程序和数据放在一个文件夹。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复一区正弦余弦算法！SCA-SVM正弦余弦算法优化支持向量机多特征分类预测。



%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行



%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
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）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）

%%  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

         
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);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229


原文地址：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/144332988

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