AHA-RF|人工蜂鸟-随机森林-分类-降维|多变量特征筛选降维-回归预测|Matlab

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

二、实际运行效果： 

三、算法介绍：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将：AHA(人工蜂鸟优化算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的分类预测

• 输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测，个数可自行指定）

• 通过AHA算法优化随机森林中的：树个数、枝叶分叉树，这两个关键参数，提升预测的精度

• 数据输入程序后统一进行自动归一化处理，防止训练中出现过拟合

• 自动分析计算各个输入特征的：重要性、相关性图像，实现特征降维筛选（降维个数可自行选择），降低训练难度。

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果： 

三、算法介绍：

‌人工蜂鸟优化算法（AHA）‌是由Zhao等人于2021年提出的一种新型元启发式优化算法，旨在模拟自然界中蜂鸟的智能行为来解决优化问题‌

算法原理：

AHA算法的核心思想包括食物源模拟、蜂鸟行为模拟和访问表机制。它将问题的解空间表示为食物源，每个食物源对应一个解向量，其质量由适应度值表示。蜂鸟被分配到特定的食物源，并能够记住食物源的位置和质量，与其他蜂鸟分享信息。访问表记录了蜂鸟对每个食物源的访问情况，以指导蜂鸟选择访问哪个食物源‌

算法过程

‌种群初始化‌：将n只蜂鸟放置在n种食物源上，随机初始化食物源位置。

‌引导觅食‌：蜂鸟通过选择具有最高访问级别和最大花蜜补充速率的食物源作为目标，实现引导觅食。

‌飞行技能‌：AHA算法引入了三种飞行技能：全向飞行、对角飞行和轴向飞行，这些技能允许蜂鸟在多维空间中寻找并取食目标食物源‌。

四、完整程序下载：