文章目录
- 一、基本原理
- 原理
- 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
灰狼优化（GWO，Grey Wolf Optimization）是一种基于灰狼社会行为的优化算法，常用于解决各种优化问题。将GWO应用于K近邻（KNN，K-Nearest Neighbors）分类的过程主要分为几个步骤。以下是详细的原理和流程：
原理
-
灰狼的社会结构：
- 灰狼社会由阿尔法狼、贝塔狼、德尔塔狼和欧米伽狼组成。阿尔法狼是领导者，负责决策，贝塔狼辅助阿尔法，德尔塔狼负责协助和监控，欧米伽狼则处于社会结构的底层。
-
猎物的搜索机制：
- 在GWO中，狼群通过模拟猎物捕捉的过程进行搜索。狼群通过随机性和相互之间的合作来探索解空间。
-
适应度评估：
- 在KNN分类中，适应度函数通常基于分类准确率来评估解的优劣。目标是找到最佳的K值及特征选择，以提高分类性能。
流程
-
初始化参数：
- 设定灰狼的数量、迭代次数、K值范围等参数。
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特征选择和K值优化：
- 在每次迭代中，随机生成灰狼的位置，表示不同的特征选择和K值组合。
- 计算每个组合的分类准确率，作为适应度值。
-
更新位置：
- 根据适应度值，识别出阿尔法狼、贝塔狼和德尔塔狼。
- 更新其他狼的位置，模拟社会行为：
- 围捕猎物：通过计算当前狼和最优狼的位置，调整其位置，公式通常基于狼与猎物的距离。
- 使用以下公式：
[
D = |C \cdot X_{p} - X|
]
[
X_{new} = X_{p} - A \cdot D
]
其中，(X_{p})是猎物的位置，(C)和(A)是系数，影响搜索行为。
-
迭代优化：
- 重复特征选择和K值优化，更新狼的位置，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数或适应度无明显提升）。
-
选择最佳模型：
- 在所有迭代中，记录下最优的K值和特征组合，并使用该组合训练最终的KNN模型。
-
模型评估：
- 使用测试集对最终模型进行评估，检查分类准确率和其他指标。
总结
GWO通过模拟灰狼的社会行为和捕猎策略，为KNN分类任务提供了一个有效的优化框架。它能够自动选择最优的K值和特征，提高分类模型的性能。这一过程不仅可以应用于KNN，还可以扩展到其他机器学习算法的优化中。
二、实验结果
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('dataset.xlsx');%% 数据分析
num_size = 0.8; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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=ind2vec(T_train);
t_test=ind2vec(T_test);
四、代码获取
斯
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
)
