分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM
文章目录
- 一、基本原理
- 1. BKA（Binary Killer Algorithm）
- 2. LSSVM（最小二乘支持向量机）
- BKA-LSSVM模型流程
- 总结
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM
一、基本原理
BKA-LSSVM模型结合了2024年最新的优化算法BKA（Binary Killer Algorithm）和最小二乘支持向量机（LSSVM, Least Squares Support Vector Machine）。这个组合旨在提高分类预测的性能。下面详细解释这两个组件的原理和整个模型的流程。
1. BKA（Binary Killer Algorithm）
原理：
- BKA 是一种新型的优化算法，旨在解决二进制分类问题中的优化挑战。该算法模拟了特定生物体（如掠食者和猎物）之间的行为来探索解空间。
- 主要机制：
- 猎物捕捉行为：模拟掠食者捕捉猎物的过程，优化过程中的“猎物”代表问题的解，而“掠食者”则代表搜索策略。
- 局部搜索：通过局部搜索机制精细调整解的位置，寻找最优解。
- 全局探索：通过全局探索机制确保算法能覆盖整个解空间，从而找到更优解。
应用：
- 在BKA-LSSVM模型中，BKA用于优化LSSVM的超参数（如惩罚参数和核函数参数），以提高分类性能。
2. LSSVM（最小二乘支持向量机）
原理：
- LSSVM 是一种支持向量机（SVM）的变体，用于解决分类和回归问题。它通过最小化平方损失函数而不是传统SVM中的胺型损失函数来求解优化问题。
- 关键要素：
- 目标函数：最小化平方损失函数和正则化项的加权和。
- 优化问题：通过最小化目标函数来得到最优的决策边界。
- 解法：LSSVM的解可以通过求解线性方程组来获得，比标准SVM中的二次规划问题更为高效。
应用：
- 在BKA-LSSVM模型中，LSSVM用来进行分类任务，利用经过优化的超参数进行训练和预测。
BKA-LSSVM模型流程
-
数据预处理：
- 对输入数据进行标准化或归一化处理，以确保数据的尺度适合模型训练。
- 划分训练集和测试集，以评估模型的性能。
-
超参数优化（BKA）：
- 定义目标函数：首先确定LSSVM的目标函数，通常包括分类误差和正则化项。
- 初始化：使用BKA算法初始化超参数（如惩罚参数C和核函数参数γ）的搜索范围。
- 优化过程：
- 全局搜索：BKA算法在全局范围内搜索超参数的最佳组合，模拟掠食者和猎物的行为。
- 局部调整：对搜索到的超参数进行局部优化，进一步提高解的精度。
- 选择最佳参数：从优化过程中选择能使LSSVM性能最优的超参数。
-
模型训练（LSSVM）：
- 构建LSSVM模型：根据BKA优化后的超参数，构建LSSVM模型。
- 训练模型：用训练集数据训练LSSVM模型，优化模型的决策边界。
-
模型预测和评估：
- 预测：使用训练好的LSSVM模型对测试集数据进行分类预测。
- 评估：使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型的分类性能。
-
结果分析：
- 分析分类结果：对模型的预测结果进行分析，检查模型在不同类别上的表现。
- 调整和优化：根据评估结果进行必要的模型调整和优化，进一步提高分类性能。
总结
BKA-LSSVM模型通过结合最新的BKA优化算法和LSSVM分类算法，旨在提高分类任务中的准确性和效率。BKA负责优化LSSVM的超参数，而LSSVM则执行实际的分类任务。BKA通过模拟掠食者捕捉猎物的行为，在整个解空间中进行全局和局部搜索，找到最优的超参数配置；LSSVM则利用这些优化后的超参数进行训练，生成一个高效的分类模型。整个流程包括数据预处理、超参数优化、模型训练、预测和评估，确保模型性能的最优化。
二、实验结果
基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序
BKA-LSSVM
基础LSSVM
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
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 = T_train;
t_test = T_test ;
四、代码获取
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
