基于改进鲸鱼算法的最小乘支持向量机数据分类

发布时间:2023年12月20日

基于改进鲸鱼算法的最小乘支持向量机数据分类

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于数据分类和回归分析。而鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是一种启发式优化算法,灵感来源于鲸鱼的觅食行为。本文将介绍如何使用改进的鲸鱼算法来优化最小乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)以实现数据分类,并提供相应的MATLAB代码实现。

首先,我们需要了解最小乘支持向量机(LS-SVM)。与传统的支持向量机不同,LS-SVM通过最小化目标函数来确定分类超平面,而不是通过求解对偶问题。下面是LS-SVM的目标函数:

minimize  J(w,b,e) = (1/2) * w^T * w + C * sum(e)
subject to  y_i * (w^T * phi(x_i) + b) >= 1 - e_i
            e_i >= 0

其中,w是要学习的权重向量,b是偏置项,e是松弛变量,phi(x)是将输入样本x映射到高维特征空间的映射函数,y_i是样本x_i的类别标签(1或-1),C是一个正则化参数。

接下来,我们将改进鲸鱼算法应用于LS-SVM的优化。改进的鲸鱼算法结合了原始鲸鱼算法和粒子群优化算法的特点,以提高算法的全局搜索和收敛速度。

文章来源:https://blog.csdn.net/HackCyberX/article/details/132770503
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