分类预测|基于麻雀优化支持向量机的Adaboost集成的数据分类预测Matlab程序SSA-SVM-Adaboost

news2024/11/24 15:00:01

分类预测|基于麻雀优化支持向量机的Adaboost集成的数据分类预测Matlab程序SSA-SVM-Adaboost

文章目录

  • 一、基本原理
      • SSA-SVM-Adaboost 分类预测原理和流程
      • 总结
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结

一、基本原理

SSA-SVM-Adaboost 分类预测原理和流程

1. 麻雀优化算法(SSA)

原理

  • 麻雀优化算法(SSA):一种群体智能优化算法,模拟麻雀觅食行为。主要特点是高效、适应性强、易于实现。
  • 过程
    • 个体位置更新:麻雀个体的位置根据觅食行为和环境信息进行更新。
    • 觅食行为:模拟麻雀的觅食行为来探索解空间,寻找最优解。
    • 适应度评估:根据目标函数评估每个麻雀个体的位置优劣。

应用

  • 在SSA-SVM-Adaboost中,SSA用于优化支持向量机(SVM)的超参数,如惩罚参数和核函数参数。

2. 支持向量机(SVM)

原理

  • SVM:一种监督学习模型,用于分类和回归任务。通过构建一个最佳的超平面将不同类别的样本分开。
  • 结构
    • 超平面:在特征空间中将样本分类的界限。
    • 支持向量:在决策边界附近的样本点,用于构建和优化超平面。
    • 核函数:用于将数据映射到更高维空间,以处理非线性分类问题。

应用

  • SVM用于构建分类模型,将数据点分为不同的类别,并通过训练得到最优的分类超平面。

3. AdaBoost

原理

  • AdaBoost(Adaptive Boosting):一种集成学习方法,通过加权组合多个弱分类器形成一个强分类器。
  • 过程
    • 训练弱分类器:依次训练一系列简单的分类器(弱分类器),每个分类器关注前一个分类器错误分类的样本。
    • 加权更新:每个弱分类器的权重和样本的权重根据分类器的性能进行调整。
    • 加权投票:将多个弱分类器的预测结果进行加权投票,得到最终的分类结果。

应用

  • AdaBoost用于提高分类模型的准确率,通过组合多个弱分类器来减少预测误差。

4. SSA-SVM-Adaboost模型流程

  1. 数据预处理

    • 数据清洗:处理缺失值、异常值等。
    • 特征选择/提取:选择相关特征或进行特征提取。
    • 标准化:对数据进行标准化处理,以确保模型的稳定性和有效性。
  2. 超参数优化(SSA)

    • 定义优化目标:例如SVM分类的准确率或交叉验证中的表现。
    • 初始化:设置SSA算法的初始参数,包括个体数量和迭代次数。
    • 个体更新:模拟麻雀的觅食行为来更新个体位置,探索超参数空间。
    • 适应度评估:使用SVM在训练集上的性能(如准确率)来评估每个个体。
    • 最优解选择:根据适应度评估选择最佳超参数组合。
  3. SVM模型训练

    • 超参数配置:使用SSA优化得到的超参数配置(如惩罚参数、核函数类型等)。
    • 训练模型:在训练集上训练SVM模型,优化分类超平面。
    • 模型验证:使用交叉验证等方法验证SVM模型的性能。
  4. AdaBoost集成

    • 训练弱分类器:使用SVM作为基础分类器,训练多个弱分类器。
    • 调整权重:根据每个弱分类器的表现更新样本权重和分类器权重。
    • 组合分类器:将多个弱分类器的结果加权组合,形成最终的强分类器。
  5. 模型预测和评估

    • 预测:用训练好的SSA-SVM-Adaboost模型对测试集进行预测。
    • 评估:使用准确率、F1分数、混淆矩阵等指标评估模型性能。
  6. 结果分析和调整

    • 分析结果:评估模型在各个指标上的表现,进行详细分析。
    • 调整优化:根据评估结果对模型进行调整,必要时重新进行超参数优化和模型训练。

总结

SSA-SVM-Adaboost模型结合了麻雀优化算法(SSA)、支持向量机(SVM)和AdaBoost集成学习方法。SSA用于优化SVM的超参数,SVM用于构建分类模型,AdaBoost通过集成多个弱分类器提高分类性能。整个流程包括数据预处理、超参数优化、SVM训练、AdaBoost集成、模型预测和评估,旨在实现高效且准确的分类预测。

二、实验结果

SSA-SVM-Adaboost分类结果
在这里插入图片描述

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

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