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

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

文章目录

  • 一、基本原理
      • DE-SVM 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

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

在这里插入图片描述
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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_classmid_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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