【SVM分类】基于沙猫算法优化支持向量机SCSO-SVM实现分类附matlab实现-优快云博客

本文提出了一种结合沙猫算法的SVM优化方法SCSO-SVM，通过优化SVM参数以改善分类性能。实验结果显示SCSO-SVM在多个数据集上表现优于传统SVM，展示了其在处理分类任务中的优势。

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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：

min⁡w,b12‖w‖2+C∑i=1mξi s.t. yi(w⋅xi+b)≥1−ξi,ξi≥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 );