分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM
分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM
文章目录
- 一、基本原理
- 1. BKA(Binary Killer Algorithm)
- 2. LSSVM(最小二乘支持向量机)
- BKA-LSSVM模型流程
- 总结
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM
一、基本原理
BKA-LSSVM模型结合了2024年最新的优化算法BKA(Binary Killer Algorithm)和最小二乘支持向量机(LSSVM, Least Squares Support Vector Machine)。这个组合旨在提高分类预测的性能。下面详细解释这两个组件的原理和整个模型的流程。
1. BKA(Binary Killer Algorithm)
原理:
- BKA 是一种新型的优化算法,旨在解决二进制分类问题中的优化挑战。该算法模拟了特定生物体(如掠食者和猎物)之间的行为来探索解空间。
- 主要机制:
- 猎物捕捉行为:模拟掠食者捕捉猎物的过程,优化过程中的“猎物”代表问题的解,而“掠食者”则代表搜索策略。
- 局部搜索:通过局部搜索机制精细调整解的位置,寻找最优解。
- 全局探索:通过全局探索机制确保算法能覆盖整个解空间,从而找到更优解。
应用:
- 在BKA-LSSVM模型中,BKA用于优化LSSVM的超参数(如惩罚参数和核函数参数),以提高分类性能。
2. LSSVM(最小二乘支持向量机)
原理:
- LSSVM 是一种支持向量机(SVM)的变体,用于解决分类和回归问题。它通过最小化平方损失函数而不是传统SVM中的胺型损失函数来求解优化问题。
- 关键要素:
- 目标函数:最小化平方损失函数和正则化项的加权和。
- 优化问题:通过最小化目标函数来得到最优的决策边界。
- 解法:LSSVM的解可以通过求解线性方程组来获得,比标准SVM中的二次规划问题更为高效。
应用:
- 在BKA-LSSVM模型中,LSSVM用来进行分类任务,利用经过优化的超参数进行训练和预测。
BKA-LSSVM模型流程
-
数据预处理:
- 对输入数据进行标准化或归一化处理,以确保数据的尺度适合模型训练。
- 划分训练集和测试集,以评估模型的性能。
-
超参数优化(BKA):
- 定义目标函数:首先确定LSSVM的目标函数,通常包括分类误差和正则化项。
- 初始化:使用BKA算法初始化超参数(如惩罚参数C和核函数参数γ)的搜索范围。
- 优化过程:
- 全局搜索:BKA算法在全局范围内搜索超参数的最佳组合,模拟掠食者和猎物的行为。
- 局部调整:对搜索到的超参数进行局部优化,进一步提高解的精度。
- 选择最佳参数:从优化过程中选择能使LSSVM性能最优的超参数。
-
模型训练(LSSVM):
- 构建LSSVM模型:根据BKA优化后的超参数,构建LSSVM模型。
- 训练模型:用训练集数据训练LSSVM模型,优化模型的决策边界。
-
模型预测和评估:
- 预测:使用训练好的LSSVM模型对测试集数据进行分类预测。
- 评估:使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型的分类性能。
-
结果分析:
- 分析分类结果:对模型的预测结果进行分析,检查模型在不同类别上的表现。
- 调整和优化:根据评估结果进行必要的模型调整和优化,进一步提高分类性能。
总结
BKA-LSSVM模型通过结合最新的BKA优化算法和LSSVM分类算法,旨在提高分类任务中的准确性和效率。BKA负责优化LSSVM的超参数,而LSSVM则执行实际的分类任务。BKA通过模拟掠食者捕捉猎物的行为,在整个解空间中进行全局和局部搜索,找到最优的超参数配置;LSSVM则利用这些优化后的超参数进行训练,生成一个高效的分类模型。整个流程包括数据预处理、超参数优化、模型训练、预测和评估,确保模型性能的最优化。
二、实验结果
基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序
BKA-LSSVM
基础LSSVM
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