分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】
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内容介绍
摘要
支持向量机（SVM）是一种广泛用于分类和回归任务的监督学习算法。然而，传统的SVM算法存在一些缺点，例如参数设置复杂、易陷入局部最优等。为了克服这些缺点，本文提出了一种基于沙猫算法优化支持向量机（SCSO-SVM）的分类算法。该算法将沙猫算法应用于SVM的参数优化，以提高SVM的分类性能。实验结果表明，SCSO-SVM算法在多个数据集上取得了良好的分类效果，并且优于传统的SVM算法。
1. SVM算法简介
SVM算法是一种二分类算法，其基本思想是将数据映射到一个高维空间，并在该空间中找到一个超平面将数据分开。超平面的选择使得分类误差最小。SVM算法具有较强的泛化能力，并且对噪声和异常值不敏感。
SVM算法的数学模型如下：
minw,b12‖w‖
2
+C∑
i
=
1
mξ
i
s
.t
. yi(w⋅xi+
b
)≥
1
−ξ
i
,ξ
i
≥
0
,
i
=
1
,
2
,...,m
其中，w是权重向量，b是偏置项，C是惩罚参数，ξi是松弛变量。
2. 沙猫算法简介
沙猫算法是一种新的元启发式算法，其灵感来源于沙猫的捕食行为。沙猫是一种生活在沙漠中的猫科动物，它们通常通过在沙子中埋伏来捕食猎物。沙猫算法模拟了沙猫的捕食行为，通过在搜索空间中随机移动和跳跃来寻找最优解。
沙猫算法的步骤如下：
初始化种群。
计算每个个体的适应度值。
选择两个个体作为父代。
根据父代生成两个子代。
计算子代的适应度值。
选择适应度值较大的子代作为新的个体。
重复步骤2-6，直到满足终止条件。
3. SCSO-SVM算法
SCSO-SVM算法将沙猫算法应用于SVM的参数优化。沙猫算法用于优化SVM的惩罚参数C和核函数参数γ。
SCSO-SVM算法的步骤如下：
初始化种群。
计算每个个体的适应度值。
选择两个个体作为父代。
根据父代生成两个子代。
计算子代的适应度值。
选择适应度值较大的子代作为新的个体。
重复步骤2-6，直到满足终止条件。
将优化后的参数应用于SVM算法，得到最终的分类模型。
部分代码
%% 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
%% 导入数据
res = xlsread(’数据集.xlsx’);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’;
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 = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
4. 实验结果
为了验证SCSO-SVM算法的性能，我们在多个数据集上进行了实验。数据集包括UCI数据集和LIBSVM数据集。
实验结果表明，SCSO-SVM算法在多个数据集上取得了良好的分类效果，并且优于传统的SVM算法。
5. 结论
本文提出了一种基于沙猫算法优化支持向量机（SCSO-SVM）的分类算法。该算法将沙猫算法应用于SVM的参数优化，以提高SVM的分类性能。实验结果表明，SCSO-SVM算法在多个数据集上取得了良好的分类效果，并且优于传统的SVM算法。
参考文献
[1] 杨华勋.基于麻雀搜索算法优化支持向量机的电能质量扰动分类研究[J].红水河, 2023, 42(2):93-97.
[2] 董婷.支持向量机分类算法在MATLAB环境下的实现[J].榆林学院学报, 2008, 18(4):3.DOI:10.3969/j.issn.1008-3871.2008.04.032.