分类预测|基于哈里斯鹰优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序HHO-LSSVM多特征输入多类别输出

分类预测|基于哈里斯鹰优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序HHO-LSSVM多特征输入多类别输出

一、基本原理

HHO-LSSVM模型结合了哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）。这种结合旨在提升分类预测任务的效果。下面详细解释HHO和LSSVM的原理，以及HHO-LSSVM模型的流程。

1. 哈里斯鹰优化算法（HHO）

原理：

• HHO 是一种新型的群体智能优化算法，模拟了哈里斯鹰在捕猎过程中的行为来搜索最优解。
• 主要机制：
  • 捕猎行为：鹰的捕猎行为包括搜索、追踪和包围猎物，这些行为被用来优化算法中的解搜索过程。
  • 动态调整：HHO利用动态调整机制来改进解的精度和算法的全局探索能力。
  • 探索与利用：HHO平衡了全局探索和局部利用，通过模拟鹰的捕猎行为来逐步逼近最优解。

应用：

• 在HHO-LSSVM模型中，HHO用于优化LSSVM的超参数，以提高分类性能。

2. 最小二乘支持向量机（LSSVM）

原理：

• LSSVM 是支持向量机（SVM）的一个变种，优化过程通过最小化平方损失函数和正则化项来实现。
• 关键要素：
  • 目标函数：LSSVM的目标函数包括分类误差的平方和正则化项，用于确保模型的泛化能力。
  • 解法：通过求解线性方程组来得到模型参数，相比传统SVM的二次规划问题更为高效。

应用：

• 在HHO-LSSVM模型中，LSSVM用来进行实际的分类任务，利用优化后的超参数进行训练和预测。

HHO-LSSVM模型流程

1. 数据预处理：

   • 对数据进行标准化或归一化处理，确保模型训练的有效性。
   • 划分数据集为训练集和测试集，以便于后续的模型评估。

2. 超参数优化（HHO）：

   • 定义优化目标：确定LSSVM的目标函数，包括分类误差的平方和正则化项。
   • 初始化：设置HHO算法的初始参数，包括鹰群体的数量、最大迭代次数等。
   • 优化过程：
     • 初始化鹰群体：生成初始的鹰群体，每只鹰代表一种超参数配置。
     • 评估适应度：计算每只鹰对应的LSSVM模型在训练集上的分类性能，评估适应度。
     • 更新位置：根据哈里斯鹰的捕猎行为，更新每只鹰的位置，即超参数配置。
     • 迭代优化：重复上述步骤，通过逐步更新位置，优化超参数配置，直到达到预定的停止条件（如最大迭代次数）。
   • 选择最佳超参数：从HHO优化过程中选出性能最优的超参数配置。

3. 模型训练（LSSVM）：

   • 构建LSSVM模型：根据HHO优化后的超参数配置，构建LSSVM模型。
   • 训练模型：使用训练集数据对LSSVM模型进行训练，优化模型的决策边界。

4. 模型预测和评估：

   • 预测：利用训练好的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分数等评估指标来评估模型的分类性能。

5. 结果分析：

   • 分析分类结果：对模型预测结果进行分析，检查模型在各个类别上的表现。
   • 调整和优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，进一步提升分类性能。

总结

HHO-LSSVM模型通过结合哈里斯鹰优化算法（HHO）和最小二乘支持向量机（LSSVM），旨在提高分类预测任务的效果。HHO负责优化LSSVM的超参数，而LSSVM则执行实际的分类任务。HHO通过模拟鹰的捕猎行为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，确保模型的高性能和可靠性。

二、实验结果

HHO-LSSVM分类结果

LSSVM分类结果

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