智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（KNN分类器）

智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（KNN分类器）

一、基本原理

鲸鱼智能优化（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种基于鲸鱼捕食行为的自然启发算法，用于解决优化问题。在特征选择中，它可以用来选择对分类器（如KNN分类器）性能影响最大的特征。以下是鲸鱼智能优化在特征选择中的应用原理和流程。

原理

鲸鱼智能优化算法受座头鲸的捕食行为启发，主要模拟座头鲸的“圈捕猎”策略。这个算法包括两个主要步骤：探索和开发。探索阶段鲸鱼在大范围内搜索潜在的解，开发阶段则在当前优秀解附近精细搜索。其核心思想是通过模拟鲸鱼的猎食行为来寻找最优解。

在特征选择中，WOA的目标是选择一组特征，使得分类器（如KNN）的性能（通常是分类准确率）最优。WOA通过在特征子集上进行搜索，优化特征选择，以提高分类器的性能。

流程

1. 初始化:

   • 定义问题空间：确定特征的总数，并初始化鲸鱼个体的位置。这些位置代表特征的选择状态（选择或不选择）。
   • 设置算法参数：例如鲸鱼的数量、最大迭代次数等。

2. 编码特征选择:

   • 使用二进制编码来表示特征选择的状态。每个鲸鱼个体对应一个特征子集，0表示不选择该特征，1表示选择该特征。

3. 评估适应度:

   • 对每个鲸鱼个体所代表的特征子集，使用KNN分类器进行训练和测试，计算分类器的性能指标（如准确率、F1分数等）。
   • 适应度值通常是分类器性能的度量，性能越好，适应度值越高。

4. 更新位置:

   • 基于鲸鱼的猎食行为更新鲸鱼的位置。主要有两种策略：
     • 圈捕猎：鲸鱼围绕猎物（当前最优解）进行搜索，通过公式调整位置。
     • 随机猎食：鲸鱼随机选择搜索范围内的猎物进行优化。
   • 更新公式会根据当前鲸鱼个体的位置与最优解的位置进行调整，可能包括“缩放”操作来控制搜索的范围。

5. 更新最优解:

   • 每次迭代后，更新全局最优解。如果当前鲸鱼个体的适应度比全局最优解更好，则更新全局最优解。

6. 终止条件:

   • 如果达到最大迭代次数或适应度值没有显著提高，算法终止。

7. 输出结果:

   • 最终选择的特征子集是全局最优解对应的特征集合。

举个例子

假设有10个特征，鲸鱼智能优化算法初始化时随机选择一些特征子集（比如选择第2、4、7个特征）。然后使用KNN分类器评估这些子集的分类性能。通过迭代和调整，算法逐步找到最优的特征子集，使得KNN分类器的分类准确率最高。

总结

鲸鱼智能优化算法通过模拟鲸鱼的自然行为来优化特征选择过程，利用特征子集的适应度值来指导搜索方向，从而提高KNN分类器的性能。这个方法的优点是能够在较大的特征空间中进行有效的搜索，找到最优的特征子集，进而提升分类器的性能。

二、实验结果

数据集可以任意替换

WOA特征选择 KNN分类器

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