分类预测|基于差分优化DE-支持向量机数据分类预测完整Matlab程序 DE-SVM

一、基本原理

DE-SVM 分类预测原理和流程

1. 差分进化优化算法（DE）

原理：

• 差分进化算法（DE）：一种全局优化算法，通过对种群进行差分操作和变异，寻找全局最优解。主要操作包括变异、交叉和选择。
• 过程：
  • 初始化种群：随机生成一组候选解（个体）。
  • 变异：生成新的候选解，通过差分操作（个体之间的差异）创建变异个体。
  • 交叉：将变异个体与当前个体进行交叉，生成新的个体。
  • 选择：根据适应度函数选择保留最优个体。

应用：

• 在DE-SVM中，DE用于优化支持向量机（SVM）的超参数，以提高分类性能。

2. 支持向量机（SVM）

原理：

• 支持向量机（SVM）：一种监督学习模型，用于分类和回归任务。通过寻找最佳的超平面，将不同类别的数据分开，并最大化类间的间隔（边界）。
• 核心思想：
  • 线性可分：在特征空间中找到一个超平面，使得两个类别的数据点之间的间隔最大。
  • 核方法：对于非线性可分问题，使用核函数将数据映射到更高维空间，使其线性可分。常用核函数包括高斯径向基函数（RBF）和多项式核函数。
  • 训练过程：通过求解最优化问题来确定超平面的参数。

应用：

• SVM用于构建分类模型，适用于处理复杂的分类任务，通过核方法扩展其能力以处理非线性问题。

3. DE-SVM模型流程

1. 数据预处理：

   • 数据清洗：处理数据中的缺失值和异常值。
   • 特征选择/提取：选择和提取对分类有用的特征。
   • 标准化：对数据进行标准化处理以提高模型的稳定性。

2. 超参数优化（DE）：

   • 定义优化目标：例如SVM分类器的分类准确率或交叉验证性能。
   • 初始化种群：随机生成一组超参数组合（例如C值和核函数参数）。
   • 变异：使用差分操作生成新的超参数组合。
   • 交叉：将变异个体与当前个体进行交叉生成新的候选解。
   • 选择：评估每个个体的适应度（通过训练和验证SVM模型），选择最优解。

3. SVM模型训练：

   • 超参数配置：使用DE优化得到的超参数（如惩罚参数C和核函数参数）配置SVM模型。
   • 训练模型：在训练集上训练SVM模型，通过核方法处理数据。
   • 模型验证：使用交叉验证等方法验证SVM模型的性能。

4. 模型预测和评估：

   • 预测：使用训练好的DE-SVM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的分类性能。

5. 结果分析和调整：

   • 分析结果：分析模型在各个评估指标上的表现，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

DE-SVM模型结合了差分进化算法（DE）和支持向量机（SVM）。DE用于优化SVM的超参数，而SVM用于处理分类任务，通过核方法扩展了其处理非线性问题的能力。整个流程包括数据预处理、超参数优化、SVM训练、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

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