目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 支持向量机（SVM）
4.2 WOA
4.3 WOA优化SVM参数
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
..............................................................
for t=1:Iters
t
for i=1:Num
if xwoa(i,1)<0
xwoa(i,1)=0.1;
end
if xwoa(i,2)<0
xwoa(i,2)=0.001;
end
%目标函数更新
[pa(i)] = fitness(xwoa(i,:),P,T);
Fitout = pa(i);
%更新
if Fitout < woa_get
woa_get = Fitout;
woa_idx = xwoa(i,:);
end
end
%调整参数
c1 = 2-t*((1)/120);
c2 =-1+t*((-1)/120);
%位置更新
for i=1:Num
rng(i);
r1 = rand();
r2 = rand();
K1 = 2*c1*r1-c1;
K2 = 2*r2;
l =(c2-1)*rand + 1;
rand_flag = rand();
for j=1:D
if rand_flag<0.6
if abs(K1)>=1
RLidx = floor(Num*rand()+1);
X_rand = xwoa(RLidx, :);
D_X_rand = abs(K2*X_rand(j)-xwoa(i,j));
xwoa(i,j)= X_rand(j)-K1*D_X_rand;
else
D_Leader = abs(K2*woa_idx(j)-xwoa(i,j));
xwoa(i,j)= woa_idx(j)-K1*D_Leader;
end
else
distLeader = abs(woa_idx(j)-xwoa(i,j));
xwoa(i,j) = distLeader*exp(12*l).*cos(l.*2*pi)+woa_idx(j);
end
end
end
[pb] = fitness(woa_idx,P,T);
Pbest(t) = pb;
end
05_071m4.算法理论概述
乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对于提高治愈率至关重要。机器学习技术在医学图像分析、生物标志物检测等方面的应用已经取得了显著成果。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的分类工具，而鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）可以用于优化SVM的参数。
4.1 支持向量机（SVM）
SVM的目标是在不同类别之间找到一个最优的超平面，使得两类样本被尽可能远地分开。对于线性可分问题，SVM试图找到一个线性决策边界，即：
4.2 WOA
WOA即Whale Optimization Algorithm（鲸鱼优化算法），是一种受自然界鲸鱼捕食行为启发的生物启发式优化算法，由Eslam Mohamed于2016年提出，常用于解决各种连续优化问题，包括函数优化、机器学习参数调整、工程设计等领域中的复杂优化任务。鲸鱼优化算法模拟了虎鲸的两种主要觅食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 过程。
4.3 WOA优化SVM参数
在WOA-SVM中，WOA用于优化SVM的参数，如C（惩罚系数）、γ（核函数中的参数）。具体步骤如下：
1.初始化WOA种群；
2.每个粒子代表一组SVM参数；
3.使用交叉验证的方法评估每组参数下的SVM分类性能；
4.根据分类性能更新粒子的位置和速度；
5.迭代直至满足终止条件。
WOA-SVM不仅能够有效解决SVM中参数选择的问题，还能够获得比传统SVM和BP神经网络更高的分类精度和更好的泛化能力。因此，在处理如乳腺癌这样的复杂分类问题时，WOA-SVM提供了一种有效的解决方案。
5.算法完整程序工程
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