粒子群优化SVM,以均方误差为适应度函数,编写matlab代码
时间: 2024-01-16 13:03:46 浏览: 55
以下是粒子群优化SVM的matlab代码:
```matlab
% 粒子群优化SVM
% 适应度函数:均方误差
% 数据集:iris
clc;
clear all;
% 载入数据
load iris_dataset.mat;
% 数据预处理
X = zscore(irisInputs');
Y = irisTargets';
% 设置SVM参数
c = 1; % 惩罚系数
kernel = 'linear'; % 核函数
% 粒子群优化参数
dim = size(X, 2) + 1; % 维度
pop_size = 50; % 种群大小
iter_max = 100; % 最大迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 2; % 个体学习因子
c2 = 2; % 全局学习因子
% 初始化粒子群
pop = rand(pop_size, dim); % 随机初始化
v = zeros(pop_size, dim); % 初始化速度
p_best = pop; % 个体最优位置
g_best = pop(1, :); % 全局最优位置
p_best_fit = inf(1, pop_size); % 个体最优适应度
g_best_fit = inf; % 全局最优适应度
% 计算初始适应度
for i = 1:pop_size
% 提取参数
w0 = pop(i, 1);
w1 = pop(i, 2:end);
% 计算SVM分类器
svm_model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', kernel, 'BoxConstraint', c, 'Weights', w1, 'Bias', w0, 'Solver', 'L1QP');
% 计算均方误差
Y_pred = predict(svm_model, X);
mse = mean((Y - Y_pred).^2);
% 更新个体最优位置和全局最优位置
if mse < p_best_fit(i)
p_best_fit(i) = mse;
p_best(i, :) = pop(i, :);
end
if mse < g_best_fit
g_best_fit = mse;
g_best = pop(i, :);
end
end
% 迭代优化
for iter = 1:iter_max
for i = 1:pop_size
% 更新速度
v(i, :) = w * v(i, :) + c1 * rand(1, dim) .* (p_best(i, :) - pop(i, :)) + c2 * rand(1, dim) .* (g_best - pop(i, :));
% 更新位置
pop(i, :) = pop(i, :) + v(i, :);
% 限制位置在[0, 1]范围内
pop(i, pop(i, :) > 1) = 1;
pop(i, pop(i, :) < 0) = 0;
% 提取参数
w0 = pop(i, 1);
w1 = pop(i, 2:end);
% 计算SVM分类器
svm_model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', kernel, 'BoxConstraint', c, 'Weights', w1, 'Bias', w0, 'Solver', 'L1QP');
% 计算均方误差
Y_pred = predict(svm_model, X);
mse = mean((Y - Y_pred).^2);
% 更新个体最优位置和全局最优位置
if mse < p_best_fit(i)
p_best_fit(i) = mse;
p_best(i, :) = pop(i, :);
end
if mse < g_best_fit
g_best_fit = mse;
g_best = pop(i, :);
end
end
% 显示迭代信息
disp(['iter = ' num2str(iter) ', g_best_fit = ' num2str(g_best_fit)]);
end
% 显示最终结果
disp(['Final g_best_fit = ' num2str(g_best_fit)]);
disp(['w0 = ' num2str(g_best(1))]);
disp(['w1 = ' num2str(g_best(2:end))]);
% 绘制决策边界
svm_model = fitcsvm(X, Y, 'KernelFunction', kernel, 'BoxConstraint', c, 'Weights', g_best(2:end), 'Bias', g_best(1), 'Solver', 'L1QP');
h = plot(svm_model);
set(h(1:2), 'LineWidth', 2);
title('SVM with PSO Optimization');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
legend('Setosa', 'Versicolor', 'Virginica', 'Decision boundary');
```