【23年新算法】分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测

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🔥 内容介绍

摘要

支持向量机（SVM）是一种广泛用于分类和回归任务的监督学习算法。然而，传统的SVM算法存在一些缺点，例如参数设置复杂、易陷入局部最优等。为了克服这些缺点，本文提出了一种基于沙猫算法优化支持向量机（SCSO-SVM）的分类算法。该算法将沙猫算法应用于SVM的参数优化，以提高SVM的分类性能。实验结果表明，SCSO-SVM算法在多个数据集上取得了良好的分类效果，并且优于传统的SVM算法。

1. SVM算法简介

SVM算法是一种二分类算法，其基本思想是将数据映射到一个高维空间，并在该空间中找到一个超平面将数据分开。超平面的选择使得分类误差最小。SVM算法具有较强的泛化能力，并且对噪声和异常值不敏感。

SVM算法的数学模型如下：

min?w,b12‖w‖2+C∑i=1mξi
s.t. yi(w?xi+b)≥1?ξi,ξi≥0,i=1,2,...,m

其中，w是权重向量，b是偏置项，C是惩罚参数，ξi是松弛变量。

2. 沙猫算法简介

沙猫算法是一种新的元启发式算法，其灵感来源于沙猫的捕食行为。沙猫是一种生活在沙漠中的猫科动物，它们通常通过在沙子中埋伏来捕食猎物。沙猫算法模拟了沙猫的捕食行为，通过在搜索空间中随机移动和跳跃来寻找最优解。

沙猫算法的步骤如下：

1. 初始化种群。

2. 计算每个个体的适应度值。

3. 选择两个个体作为父代。

4. 根据父代生成两个子代。

5. 计算子代的适应度值。

6. 选择适应度值较大的子代作为新的个体。

7. 重复步骤2-6，直到满足终止条件。

3. SCSO-SVM算法

SCSO-SVM算法将沙猫算法应用于SVM的参数优化。沙猫算法用于优化SVM的惩罚参数C和核函数参数γ。

SCSO-SVM算法的步骤如下：

1. 初始化种群。

2. 计算每个个体的适应度值。

3. 选择两个个体作为父代。

4. 根据父代生成两个子代。

5. 计算子代的适应度值。

6. 选择适应度值较大的子代作为新的个体。

7. 重复步骤2-6，直到满足终止条件。

8. 将优化后的参数应用于SVM算法，得到最终的分类模型。

📣 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SCSO-SVM算法的性能，我们在多个数据集上进行了实验。数据集包括UCI数据集和LIBSVM数据集。

实验结果表明，SCSO-SVM算法在多个数据集上取得了良好的分类效果，并且优于传统的SVM算法。

5. 结论

本文提出了一种基于沙猫算法优化支持向量机（SCSO-SVM）的分类算法。该算法将沙猫算法应用于SVM的参数优化，以提高SVM的分类性能。实验结果表明，SCSO-SVM算法在多个数据集上取得了良好的分类效果，并且优于传统的SVM算法。

🔗 参考文献

[1] 杨华勋.基于麻雀搜索算法优化支持向量机的电能质量扰动分类研究[J].红水河, 2023, 42(2):93-97.

[2] 董婷.支持向量机分类算法在MATLAB环境下的实现[J].榆林学院学报, 2008, 18(4):3.DOI:10.3969/j.issn.1008-3871.2008.04.032.

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

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4 无人机应用方面

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8 元胞自动机方面

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9 雷达方面

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