22、机器学习在数据探索与糖尿病分类中的应用

机器学习在数据探索与糖尿病分类中的应用

在当今科技驱动的时代，数据库和机器学习成为我们理解世界的关键工具。在数据探索领域，用户常常面临制定合适查询的难题，而机器学习算法则为解决这些问题提供了新的途径。本文将探讨两个重要的应用场景：一是利用改进的沙猫群优化算法（HSCSO）对极限学习机（ELM）进行超参数调优和特征选择，用于糖尿病分类；二是通过结合SQL查询和机器学习模型，丰富SQL驱动的数据探索。

1. HSCSO算法优化ELM用于糖尿病分类

1.1 HSCSO算法伪代码

HSCSO算法旨在解决连续搜索空间的优化问题。以下是其伪代码：

定义每个搜索代理的种群和试验次数为0
定义s, sR, M和limit
利用目标函数计算适应度函数
while t ≤ T do
    for 每只沙猫 do
        使用轮盘赌选择（RWS）获取一个随机角度 (0° ≤ α ≤ 360°)
        if (abs(M) <= 1) then
            根据公式(8)调整沙猫的位置
            在原始和调整后的代理位置之间执行贪心选择
        else
            根据公式(7)调整搜索代理的位置
            在原始和调整后的代理位置之间执行贪心选择
        end if
        if (结果保持不变) then
            增加沙猫的试验次数
        end if
    end for
    用公式(10)生成的随机值替换试验次数 ≥ limit的每个代理
    t = t + 1
e