【SVM分类】基于核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM实现分类附matlab的代码

基于KPCA和EBWO优化的支持向量机分类算法提升

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

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#算法 #支持向量机 #分类

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本文介绍了一种结合核主成分分析(KPCA)和改进白鲸算法(EBWO)的SVM优化方法(KPCA-EBWO-SVM)，旨在解决SVM的参数选择难题和局部最优问题，通过实验验证了其在分类精度上的优势。

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摘要

支持向量机（SVM）是一种流行的分类算法，因其良好的泛化性能而被广泛应用于各种领域。然而，SVM也存在一些缺点，例如参数选择困难、容易陷入局部最优等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于核主成分分析（KPCA）和改进白鲸算法（EBWO）优化的SVM分类算法（KPCA-EBWO-SVM）。该算法首先利用KPCA对原始数据进行降维，以减少特征维数并提高分类精度。然后，利用改进的白鲸算法对SVM模型的参数进行优化，以提高模型的泛化性能。最后，通过实验验证了该算法的有效性。

1. 绪论

2. 相关工作

近年来，SVM分类算法的研究取得了很大的进展。其中，一种常用的方法是利用核函数将原始数据映射到高维空间，以提高分类精度。然而，这种方法也存在一些缺点，例如计算量大、容易陷入局部最优等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于KPCA和EBWO优化的SVM分类算法。KPCA是一种非线性降维算法，可以将原始数据映射到低维空间，同时保持数据的非线性结构。EBWO是一种改进的白鲸算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。

3. KPCA-EBWO-SVM算法

KPCA-EBWO-SVM算法的流程如下：

对原始数据进行KPCA降维。首先，将原始数据映射到高维空间，然后利用KPCA将高维数据降维到低维空间。
利用EBWO优化SVM模型的参数。将KPCA降维后的数据作为SVM模型的输入，利用EBWO优化SVM模型的参数。
利用优化后的SVM模型进行分类。将优化后的SVM模型应用于新的数据，进行分类。

📣 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KPCA-EBWO-SVM算法的有效性，我们进行了如下实验：

数据集：使用UCI数据集中的鸢尾花数据集、乳腺癌数据集和手写数字数据集。
评价指标：使用分类精度、召回率和F1值作为评价指标。
比较算法：使用原始SVM算法、KPCA-SVM算法和EBWO-SVM算法作为比较算法。

实验结果表明，KPCA-EBWO-SVM算法在分类精度、召回率和F1值方面均优于原始SVM算法、KPCA-SVM算法和EBWO-SVM算法。

5. 结论

本文提出了一种基于KPCA和EBWO优化的SVM分类算法（KPCA-EBWO-SVM）。该算法首先利用KPCA对原始数据进行降维，以减少特征维数并提高分类精度。然后，利用改进的白鲸算法对SVM模型的参数进行优化，以提高模型的泛化性能。最后，通过实验验证了该算法的有效性。实验结果表明，KPCA-EBWO-SVM算法在分类精度、召回率和F1值方面均优于原始SVM算法、KPCA-SVM算法和EBWO-SVM算法。