【数据分类】基于蜣螂优化算法优化支持向量机的数据分类方法 DBO-SVM分类算法【Matlab代码#47】

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1. 蜣螂优化算法(DBO)

详细介绍此处略,可参考DBO算法介绍

2. 支持向量机(SVM)

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的监督学习算法,用于二分类和多分类问题。它的目标是找到一个超平面或者决策边界,将不同类别的样本点分开,并使得离决策边界最近的样本点的间隔最大化。

SVM的基本思想是将样本点映射到高维空间中,使得在该空间中可以通过一个超平面来分隔不同类别的样本点。对于线性可分的情况,SVM会找到一个最优的超平面,使得两个类别的样本点到该超平面的间隔最大化。对于线性不可分的情况,SVM采用一定的核函数将样本点映射到高维空间中,使得在高维空间中线性不可分的样本点变得线性可分。

SVM的训练过程是一个凸优化问题,目标是最小化模型的结构风险(结构风险最小化原则)。在优化过程中,SVM通过支持向量来确定超平面的位置,支持向量是离超平面最近的样本点。

SVM具有以下优点:

  • 在高维空间中的处理能力强,可以处理高维特征空间中的复杂问题。
  • 可以通过选择不同的核函数来适应不同类型的数据,比如高斯核函数、多项式核函数等。
  • 目标函数是一个凸优化问题,全局最优解可得到保证。
  • 由于支持向量的存在,SVM模型具有较好的鲁棒性。

3. DBO-SVM分类模型

本文中的DBO-SVM分类模型的主要步骤如下:

  1. 将数据样本随机划分,80%作为训练集,20%作为测试集;
  2. 初始化DBO-SVM分类器参数:种群数量,最大迭代次数,变量维数(此处为2,惩罚因子C和核参数sigma),变量上下限;
  3. 开始迭代,计算每只蜣螂的适应度值,并更新蜣螂的位置;
  4. 迭代结束,得到最优解,包括最优的惩罚因子C和核参数sigma;
  5. 采用最优的C和sigma参数构建SVM模型,并利用训练数据进行训练;
  6. 利用训练好的SVM分类模型对测试数据进行分类。

4. 部分代码展示

%% 数据提取
% 读取数据
% load 'dataset/breast-cancer-wisconsin.mat' %乳腺癌诊断公共数据集
% load 'dataset/carevaluation.mat' %汽车评估数据集
% load 'dataset/heartdata.mat' %心脏病数据集
% load 'dataset/ionosphere.mat' %“离子层”数据集
% load 'dataset/lymphography.mat' %淋巴造影数据集
% load 'dataset/Parliment1984.mat' %议会或国会的数据集
% load 'dataset/winedata.mat' %葡萄酒数据集
load 'dataset/iris.mat'

%% 选定训练集和测试集
labels=Tdata(:,end); % 标签数据
attributesData=Tdata(:,1:end-1); %变量数据
[rows,colms]=size(attributesData);     
[trainIdx,~,testIdx]=dividerand(rows,0.8,0,0.2); %随机取80%作为训练数据,20%作为测试数据
train_data=attributesData(trainIdx,:);   %训练数据
test_data=attributesData(testIdx,:);     %测试数据
train_labels=labels(trainIdx);  %训练数据的标签
test_labels=labels(testIdx);    %测试数据的标签

data.train_labels=train_labels;
data.train_data=train_data;
data.test_labels=test_labels;
data.test_data=test_data;

%% 群智能算法参数设置
SearchAgents_no=30; % 种群数量
lb=0.01; % 变量取值范围下限
ub=100; % 变量取值范围上限
dim=2; % 变量维数
Max_iteration=500; % 最大迭代次数

%% 调用群智能算法进行寻优
[fMin,bestX,SSA_curve]=DBO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,data);

5. 仿真结果展示

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6. 资源获取

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