【SVM分类】基于布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM实现分类附matlab的代码

最新推荐文章于 2024-01-25 10:25:31 发布

原创最新推荐文章于 2024-01-25 10:25:31 发布 · 1.1k 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #支持向量机 #分类

神经网络预测专栏收录该内容

704 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种利用布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM的方法，通过改进参数选择，显著提高了模型的分类精度和鲁棒性，适用于多种分类任务。实验结果显示在UCI数据集上取得了良好效果。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM的分类方法。该方法首先将布谷鸟算法应用于CS-SVM模型的参数优化，以提高模型的分类精度。然后，利用优化后的CS-SVM模型对数据集进行分类。实验结果表明，该方法能够有效提高CS-SVM模型的分类精度，并且具有较好的鲁棒性。

1. 引言

支持向量机（SVM）是一种流行的分类算法，它具有较高的分类精度和较好的鲁棒性。然而，SVM模型的参数对分类精度有很大的影响，因此需要对SVM模型的参数进行优化。

布谷鸟算法是一种新的优化算法，它具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。因此，将布谷鸟算法应用于SVM模型的参数优化是一个很有前景的研究方向。

2. 布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种基于布谷鸟筑巢行为的优化算法。布谷鸟是一种寄生鸟，它将自己的卵产在其他鸟的巢中，让其他鸟来孵化和抚养自己的幼鸟。

布谷鸟算法模拟了布谷鸟的筑巢行为，将候选解看作是布谷鸟的卵，将目标函数看作是布谷鸟的巢。布谷鸟算法通过不断地生成新的候选解并将其与当前的候选解进行比较，来找到最优解。

布谷鸟算法的具体步骤如下：

初始化种群：随机生成一组候选解，作为初始种群。
计算适应度：计算每个候选解的适应度值。
生成新候选解：根据布谷鸟的筑巢行为，生成一组新的候选解。
比较候选解：将新的候选解与当前的候选解进行比较，选择适应度值较高的候选解。
更新种群：将选择出的候选解加入种群中，并删除适应度值较低的候选解。
重复步骤2-5，直到达到终止条件。

3. 基于布谷鸟算法优化CS-SVM

CS-SVM是一种新的支持向量机模型，它具有较高的分类精度和较好的鲁棒性。CS-SVM模型的参数包括惩罚参数C、核函数参数γ和核函数类型。

将布谷鸟算法应用于CS-SVM模型的参数优化，可以提高CS-SVM模型的分类精度。布谷鸟算法的具体步骤如下：

初始化种群：随机生成一组CS-SVM模型的参数，作为初始种群。
计算适应度：计算每个CS-SVM模型的分类精度，作为适应度值。
生成新候选解：根据布谷鸟的筑巢行为，生成一组新的CS-SVM模型的参数。
比较候选解：将新的CS-SVM模型的参数与当前的CS-SVM模型的参数进行比较，选择分类精度较高的CS-SVM模型的参数。
更新种群：将选择出的CS-SVM模型的参数加入种群中，并删除分类精度较低的CS-SVM模型的参数。
重复步骤2-5，直到达到终止条件。

📣 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 );