cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)]; model = svmtrain(TrainLabel, TrainData, cmd);是什么意思

时间: 2024-03-29 22:35:44 浏览: 97
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Matlab的libsvmmatfaruto版本Ver2-libsvm-mat-2.89-3-farutoVer2.rar

这段代码是使用支持向量机（SVM）算法进行训练的代码。其中，`TrainLabel`表示训练数据的标签，`TrainData`表示训练数据的特征向量。`bestc`和`bestg`是SVM算法中的两个参数，分别表示SVM模型的惩罚因子和核函数参数。 `cmd`是一个字符串数组，用于指定SVM算法的参数。其中，`-c`表示惩罚因子，`-g`表示核函数参数。`num2str`函数是Matlab中将数字转换为字符串的函数。最后，`svmtrain`函数会返回一个SVM模型，存储在`model`中。
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',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -s 3 -p 0.01']; 许多元启发式代码可以在 或 中找到。更多基于元启发式的算法可以通过ABC_SVM来ABC_SVM 。 待续。 调查报告 李赛、方华景和刘晓勇。 《基于正余弦算法的...
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cg = bs2rv(Chrom,FieldID); for nind = 1:NIND cmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str(cg(nind,1)),' -g ',num2str(cg(nind,2))]; ObjV(nind,1) = svmtrain(train_label,train_data,cmd); end [BestCVaccuracy,I] = max(ObjV); Bestc = cg(I,1); Bestg = cg(I,2);什么意思

具体来说，它将二进制编码的染色体转换为实数向量，其中每个基因位对应于SVM中的一个参数（C和γ），然后通过循环遍历实数向量中的每个个体，计算每个个体的SVM分类准确率，最终返回最佳分类准确率以及对应的最佳C和...

gen = 1; v = ga_option.v; BestCVaccuracy = 0; Bestc = 0; Bestg = 0;

- Bestc：表示当前最优的惩罚因子C的值，初始化为0。 - Bestg：表示当前最优的核函数参数g的值，初始化为0。 需要注意的是，这段代码中的ga_option是某个遗传算法库或者程序中的一个结构体或者类，定义了一些遗传...

template<class Type> Type Traveling<Type>::BBTSP(int v[]){ MinHeap< MinHeapNode<Type> > H(1000); Type *MinOut = new Type[n+1]; Type MinSum = 0; for(int i=1;i<=n;i++){ Type Min = NoEdge; for(int j=1;j<=n;j++){ if(a[i][j] != NoEdge && (a[i][j]<Min || Min = NoEdge)){ Min = a[i][j]; } } if(Min == NoEdge){ return NoEdge; } MinOut[i] = Min; MinSum += Min; } MinHeapNode<Type> E; E.x = new int[n]; for(int i=0;i<n;i++){ E.x[i] = i+1; } E.s = 0; E.cc = 0; E.rcost = MinSum; Type bestc = NoEdge; while(E.s < n-1){ if(E.s == n-2){ if(a[E.x[n-2]][E.x[n-1]] != NoEdge && a[E.x[n-1]][1] != NoEdge && (E.cc + a[E.x[n-2]][E.x[n-1]] + a[E.x[n-1]][1] < bestc || bestc == NoEdge)){ bestc = E.cc + a[E.x[n-2]][E.x[n-1]] + a[E.x[n-1]][1]; E.cc = bestc; E.lcost = bestc; E.s++; H.Inert(E); } else{ delete[] E.x; } } else{ for(int i = E.s+1;i<n;i++){ if(a[E.x[E.s]][E.x[i]] != NoEdge){ Type cc = E.cc + a[E.x[E.s]][E.x[i]]; Type rcost = E.rcost-MinOut[E.x[E.s]]; Type b = cc + rcost; if(b < bestc || bestc == NoEdge){ MinHeapNode<Type> N; N.x = new int [n]; for(int j=0;j<n;j++){ N.x[j] = E.x[j]; } N.x[E.s+1] = E.x[i]; N.x[i] = E.x[E.s+1]; N.cc = cc; N.s = E.s+1; N.lcost = b; N.rcost = rcost; H.Insert(N); } } } delete[] E.x; } try{ H.DeleteMin(E); } catch(OutOfBounds) { break;} } if(bestc == NoEdge){ return NoEdge; } for(int i=0;i<n;i++){ v[i+1] = E.x[i]; } while(true){ delete[] E.x; try{ H.DeleteMin(E); } catch(OutOfBounds) { break;} } return bestc; }解析代码

这段代码实现了解决带权完全图的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的算法，其中： - MinHeap 是一个最小堆数据结构，用于存储状态节点。 - MinHeapNode 是状态节点的结构体，包括当前已选定的城市集合...

%% GWO-SVR SearchAgents_no=20; % 狼群数量 Max_iteration=500; input_train_Tt1 = input_train; output_train_Tt1 = output_train; input_test_Tt1 = input_test; output_test_Tt1= output_test; [bestc_Tt11,bestg_Tt11,train_pre_Tt11,test_pre_Tt11,rule111,rule211,model_GWO_svr11] = myGWO_SVR(Max_iteration,SearchAgents_no,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1); train_pre_Tt1=[train_pre_Tt11;test_pre_Tt11]; %验证集归一化 input_test1=input_test_Tt1; output_test1=output_test_Tt1; input_test1=mapminmax('apply',input_test1',rule111); output_test1=mapminmax('apply',output_test1',rule211); [output_test_pre11,acc,~]=svmpredict(output_test1',input_test1',model_GWO_svr11); % SVM模型预测及其精度 test_pre11=mapminmax('reverse',output_test_pre11',rule211); test_pre_Tt1 = test_pre11';

这是一个使用GWO-SVR算法进行回归预测的代码，其中采用了狼群数量为20，最大迭代次数为500的参数设置。输入数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型预测精度。代码中采用了SVM模型进行预测...

%% PSO-SVR maxgen=500; % 进化次数 sizepop=10; % 种群规模 [bestc_Tt21,bestg_Tt21,train_pre_Tt21,test_pre_Tt21,rule121,rule221,model_PSO_svr21] = myPSO_SVR(maxgen,sizepop,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1); train_pre_Tt2=[train_pre_Tt21;test_pre_Tt21]; [output_test_pre21,acc,~]=svmpredict(output_test1',input_test1',model_PSO_svr21); % SVM模型预测及其精度 test_pre21=mapminmax('reverse',output_test_pre21',rule211); test_pre_Tt2= test_pre21';

这是一个使用PSO-SVR算法进行回归预测的代码，其中采用了进化次数为500，种群规模为10的参数设置。与之前的代码类似，输入数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，...最终的预测结果保存在test_pre_Tt2变量中。

在遗传算法中bestg和bestc的关系

在遗传算法中，Bestg和Bestc是相互关联的。Bestc代表当前种群中适应度最高的个体，也就是最优解的适应度值；而Bestg则代表当前种群中适应度最高的个体所对应的基因型，也就是最优解的基因型。在遗传算法的迭代过程中...

%% GWOPSO-SVR [bestc_Tt31,bestg_Tt31,train_pre_Tt31,test_pre_Tt31,rule131,rule231,model_cs_svr31]=myPSOGSA_SVR(maxgen,sizepop,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1); train_pre_Tt3=[train_pre_Tt31;test_pre_Tt31]; [output_test_pre31,acc,~]=svmpredict(output_test1',input_test1',model_cs_svr31); % SVM模型预测及其精度 test_pre31=mapminmax('reverse',output_test_pre31',rule211); test_pre_Tt3 = test_pre31';

这是一个使用GWOPSO-SVR算法进行回归预测的代码，其中采用了进化次数为500，种群规模为10的参数设置。与之前的代码类似，输入数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型预测精度。...

output11=output; for O=1:6 for i=1:13+O p_Tt(i,:)=[output11(i,:),output11(i+1,:),output11(i+2,:)]; end % 找出训练数据和预测数据 input_train_Tt11= p_Tt(1:11+O,:); output_train_Tt11 = output11(4:14+O,:); input_test_Tt11 = p_Tt(12+O,:); output_test_Tt11=output11(15+O);%Tt(21,:); %% GWO-SVR SearchAgents_no=20; % 狼群数量 Max_iteration=500; [bestc_Tt1,bestg_Tt1,train_pre_Tt11,test_pre_Tt11] = myGWO_SVR(Max_iteration,SearchAgents_no,input_train_Tt11,output_train_Tt11,input_test_Tt11,output_test_Tt11); output11(15+O)=test_pre_Tt11(1); end test_pre_Tt11= output11(17:end); train_pre_Tt11 = train_pre_Tt11(1:16);

这是一段 MATLAB 代码，看起来像是一个时间序列预测模型的训练和预测过程。其中使用了 GWO-SVR 算法进行模型训练，预测结果存储在 output11 和 test_pre_Tt11 变量中。具体来说，这段代码将原始数据按照一定的规律...

Length of label vector does not match # of instances. model file should be a struct array 索引超出数组元素的数目(0)。 出错 fobj (line 9) fitness=fitness(2); % 以平均均方误差MSE作为优化的目标函数值 出错 myPSO_SVR (line 34) fitness(k)=fobj(pop(k,:),input_train,output_train,input_test,output_test); 出错 haerbin3_ceemd_PSOGSA_SVRtime_ANNmul (line 124) [bestc_Tt21,bestg_Tt21,train_pre_Tt21,test_pre_Tt21,rule121,rule221,model_PSO_svr21] = myPSO_SVR(maxgen,sizepop,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1);

在这个特定的错误中，第9行代码试图取出一个长度为2的向量中的第二个元素，但是这个向量可能没有第二个元素，因此会出现"索引超出数组元素的数目"的错误提示。你需要检查一下这一行代码的逻辑，确保它符合你的预期，...

遗传算法与支持向量机联合进行结构优化设计的MATLAB代码，其中遗传算法用ga函数，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，向量机c参数和g参数用meshgrid函数优化；结构参数有4个，优化的目标为求4个参数的组合使穿深最大

cmd = ['-q -c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg)]; model = svmtrain(train_label, train_data, cmd); % 使用支持向量机模型预测测试集数据 [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(test_...

在遗传算法中bestc是干嘛的

在遗传算法中，Bestc可能指的是适应度函数中的最优解。适应度函数是遗传算法中非常重要的一部分，它用来评价每个个体的适应度，从而决定哪些个体会被选择进行交叉和变异。在适应度函数中，Bestc可能代表着当前种群中...

向量机和遗传算法优化结构参数MATLAB代码，先导入数据并归一化处理，支持向量机用svmpredict和svmtrain，遗传算法用ga

model = svmtrain(Y, X, sprintf('-s 0 -t 2 -c %f -g %f -q', C, gamma)); % 训练SVM模型 [predY, accuracy, decision_values] = svmpredict(Y, X, model); % 预测训练集 loss = 1 - accuracy(1)/100; % 计算误差率...

旅行商问题c语言代码

以下是一个旅行商问题的C语言代码，使用邻接矩阵来表示图，采用回溯法求解： c #include #include #define MAXSIZE 10 #define FINITY 1000 int thingnum; //节点数 int bian;//边个数 int a[MAXSIZE]...

任务分配问题蛮力法c语言

if (c < bestc) { bestc = c; for (int i = 0; i ; i++) { bestx[i] = x[i]; } } return; } for (int i = 0; i ; i++) { if (x[i] == -1) { x[i] = k; dfs(k + 1); x[i] = -1; } } } int main() { ...

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以下是一个使用C语言实现分枝定界法的示例代码。 C #include #include #define MAXN 1000 #define MAXM 1000 int n, m; int c[MAXN], a[MAXM][MAXN], b[MAXM]; int x[MAXN], bestx[MAXN]; int bestc, curc; ...

C语言代码实现利用回溯法来设计并实现装载问题

if (cw + c[i] <= MAX_C) { // 加入该货物 x[i] = 1; cw += c[i]; backtrack(i + 1); cw -= c[i]; } x[i] = 0; // 不加入该货物 backtrack(i + 1); } int main() { printf("请输入货物个数："); scanf("%...

请应用分支界限算法解旅行商问题并给出解题步骤，地图为以下无向图：\n 边 \t距离\n ab \t2\n ac \t5\n ad \t7\n bc \t8\n bd \t3\n cd \t1\n

旅行商问题是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到一条路径，使得旅行者可以从起点出发，经过所有给定的需求点，最后回到原点，并且路径长度最小。...起点为节点1，路径为1-2-3-4-1，路径长度为13。

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