公司網(wǎng)站建設(shè)屬于無形資產(chǎn)嗎,微網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)現(xiàn)狀,app制作開發(fā),互聯(lián)網(wǎng)工作室暴利項(xiàng)目蜣螂優(yōu)化算法DBO優(yōu)化LSSVM的c和g參數(shù)做多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。 程序內(nèi)注釋詳細(xì)替換數(shù)據(jù)就可以用。 程序語言為matlab。 程序可出分類效果圖#xff0c;迭代優(yōu)化圖#xff0c;混淆矩陣圖具體效果如下所示。大家可能沒想到#xff0c;屎殼郎這種小昆蟲的覓食行…蜣螂優(yōu)化算法DBO優(yōu)化LSSVM的c和g參數(shù)做多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。 程序內(nèi)注釋詳細(xì)替換數(shù)據(jù)就可以用。 程序語言為matlab。 程序可出分類效果圖迭代優(yōu)化圖混淆矩陣圖具體效果如下所示。大家可能沒想到屎殼郎這種小昆蟲的覓食行為竟然能給機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參帶來靈感。今天咱們就用Matlab搞點(diǎn)有意思的——把蜣螂優(yōu)化算法(DBO)和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)結(jié)合做個(gè)能自動(dòng)調(diào)參的分類神器。準(zhǔn)備好了嗎直接上代碼先看核心的適應(yīng)度函數(shù)這里用5折交叉驗(yàn)證計(jì)算分類準(zhǔn)確率function accuracy fitnessFunc(position,train_data) % 拆分參數(shù) c position(1); % 正則化參數(shù) g position(2); % RBF核參數(shù) % 數(shù)據(jù)預(yù)處理 [train_x,test_x] mapminmax(train_data(:,1:end-1),0,1); train_data [train_x train_data(:,end)]; % 5折交叉驗(yàn)證 indices crossvalind(Kfold,size(train_data,1),5); cv_acc zeros(5,1); for i1:5 test_idx (indices i); train_idx ~test_idx; % LSSVM訓(xùn)練關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置 model initlssvm(train_data(train_idx,1:end-1),train_data(train_idx,end),c,c,1,... RBF_kernel,g); model trainlssvm(model); % 驗(yàn)證集預(yù)測(cè) pred simlssvm(model,train_data(test_idx,1:end-1)); cv_acc(i) sum(predtrain_data(test_idx,end))/length(pred); end accuracy mean(cv_acc); % 取平均準(zhǔn)確率 end這段代碼有三個(gè)亮點(diǎn)1自動(dòng)歸一化處理避免量綱影響2交叉驗(yàn)證防止過擬合3參數(shù)位置與算法直接綁定方便優(yōu)化器調(diào)整。接下來是DBO優(yōu)化器的核心迭代邏輯% 初始化蜣螂種群 dung_pop zeros(pop_size,2); dung_pop(:,1) unifrnd(c_range(1),c_range(2),pop_size,1); % c參數(shù)初始化 dung_pop(:,2) unifrnd(g_range(1),g_range(2),pop_size,1); % g參數(shù)初始化 for iter1:max_iter % 動(dòng)態(tài)調(diào)整搜索半徑 radius max_radius * (1 - iter/max_iter); % 糞球滾動(dòng)行為更新 new_pop dung_pop radius * randn(pop_size,2); % 邊界處理防止參數(shù)越界 new_pop(:,1) min(max(new_pop(:,1),c_range(1)),c_range(2)); new_pop(:,2) min(max(new_pop(:,2),g_range(1)),g_range(2)); % 適應(yīng)度評(píng)估 all_pop [dung_pop; new_pop]; fitness arrayfun((k) fitnessFunc(all_pop(k,:),data),1:size(all_pop,1)); % 精英保留策略 [~,idx] sort(fitness,descend); dung_pop all_pop(idx(1:pop_size),:); % 記錄最優(yōu)解 [best_acc(iter),best_id] max(fitness); best_pos(iter,:) all_pop(best_id,:); end這里用到了動(dòng)態(tài)搜索半徑和精英保留策略迭代過程中參數(shù)搜索范圍逐漸縮小既保證全局搜索又兼顧局部細(xì)化。訓(xùn)練完成后可視化模塊才是重頭戲。來看混淆矩陣?yán)L制function plotConfusionMatrix(true_label,pred_label) classes unique(true_label); cm confusionmat(true_label,pred_label); figure(Color,[1 1 1]) imagesc(cm); colormap(jet); colorbar; xticks(1:length(classes)); yticks(1:length(classes)); title(Confusion Matrix,FontSize,12); xlabel(Predicted Class); ylabel(True Class); % 添加數(shù)字標(biāo)注 for i1:size(cm,1) for j1:size(cm,2) text(j,i,num2str(cm(i,j)),... HorizontalAlignment,center,... Color,cm(i,j)mode(cm(:))*0.8); end end end這個(gè)混淆矩陣用色階圖直觀展示分類效果特別加了數(shù)值標(biāo)注一眼就能看出哪里分類出錯(cuò)多。實(shí)際跑起來效果如何拿UCI的Iris數(shù)據(jù)集測(cè)試的優(yōu)化路徑可以看到算法在迭代中逐步收斂到最優(yōu)區(qū)域。右圖的分類邊界清晰特別是對(duì)setosa類的區(qū)分非常明顯。需要替換自己的數(shù)據(jù)只需修改數(shù)據(jù)加載部分% 二分類示例 data load(your_data.csv); % 多分類示例標(biāo)簽需為整數(shù) data [features, categorical_labels];對(duì)于高維數(shù)據(jù)建議在預(yù)處理部分加入PCA降維[coeff,score] pca(train_x); train_x score(:,1:3); % 取前3個(gè)主成分踩過幾個(gè)坑提醒大家1c和g的初始范圍建議設(shè)為[0.1,100]用對(duì)數(shù)尺度搜索效果更好2類別不平衡時(shí)在適應(yīng)度函數(shù)里改用F1-score3大數(shù)據(jù)集記得把交叉驗(yàn)證折數(shù)減少到3折。完整代碼把這三個(gè)模塊串起來最后輸出三張圖迭代曲線、分類邊界、混淆矩陣。想要更炫的可視化可以試試把二維決策邊界改成三維曲面或者加入動(dòng)態(tài)優(yōu)化過程錄像功能——這個(gè)留給各位自己發(fā)揮吧