特征选择同时优化SVM参数,MATLAB代码获取

【SVM分类】基于matlab改进的人工蜂群算法优化SVM分类【含Matlab源码 1833期】 改进的人工蜂群算法优化SVM分类 完整代码和数据,数据可直接替换,适合小白!可提供运行操作视频! 阅读详情

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有小伙伴要求,可不可以在特征选择的同时优化SVM的两个参数呢!

和上期7种2024年新算法实现特征选择,5种UCI数据测试,3种分类器聚合,贴心整理!MATLAB代码获取文章差不多,本期是对上期文章代码功能的一个升级。

关于特征选择的原理上期文章已经讲的比较清楚了,本期在上期文章的基础上,添加SVM参数的优化。

话不多说,先看下代码结果。

选择数据Wine.data,并选择爱情进化算法优化SVM结果:

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代码执行完后,会同时显示特征选择的结果和SVM的两个最佳参数。

选择数据sonar,并采用鹅算法优化SVM结果:

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准确率可以达到96.85%,这个准确率对于Sonar数据可以说很高了。

选择数据break cancer,并采用粒子群优化算法优化SVM结果:

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选择数据dermatology,并采用鳑鲏鱼优化算法优化SVM结果:

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参考文献

[1]Tao Z, Huiling L, Wenwen W, et al. GA-SVM based feature selection and parameter optimization in hospitalization expense modeling[J]. Applied soft computing, 2019, 75: 323-332.

 本文代码获取链接:

已将本期代码与上一期特征选择的代码整合在一起 ,已购买的小伙伴直接复制以下链接即可获取哦。

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【Matlab】基于SVM支持向量机的数据回归预测(Excel可直接替换数据) 以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该参数;-g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)-r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)-c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)-d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3) 阅读详情

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