用食肉植物算法对用来进行种类识别的红外光谱数据进行波段筛选的代码

食肉植物算法（Carnivorous Plant Algorithm, CPA）是一种基于仿生学的优化算法，它的灵感来源于食肉植物的捕食机制。下面是用CPA算法进行红外光谱数据波段筛选的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义CPA算法类
class CPA:
    def __init__(self, f, dim, pop_size=20, max_iter=100):
        self.f = f  # 适应度函数
        self.dim = dim  # 变量维度
        self.pop_size = pop_size  # 种群大小
        self.max_iter = max_iter  # 最大迭代次数
        self.pop = np.random.rand(pop_size, dim)  # 初始化种群
        self.fitness = np.zeros(pop_size)  # 种群适应度

    def run(self):
        for i in range(self.max_iter):
            # 计算种群适应度
            for j in range(self.pop_size):
                self.fitness[j] = self.f(self.pop[j])

            # 找到最优个体和最差个体的索引
            best_idx = np.argmax(self.fitness)
            worst_idx = np.argmin(self.fitness)

            # 计算中心向量
            center = np.mean(self.pop, axis=0)

            # 计算新个体位置
            for j in range(self.pop_size):
                if j != worst_idx:
                    # 计算个体向量
                    diff = self.pop[j] - center
                    # 计算新个体位置
                    self.pop[j] = center + np.random.rand() * diff

            # 保留最优个体
            self.pop[worst_idx] = self.pop[best_idx]

        # 返回最优个体
        return self.pop[best_idx]

# 定义适应度函数：使用支持向量机进行分类，并返回分类精度
def fitness(x):
    # x为01向量，表示是否选择该波段
    selected_bands = np.where(x == 1)[0]
    # 从红外光谱数据中提取选择的波段
    X = data[:, selected_bands]
    # 训练支持向量机并返回分类精度
    clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
    scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
    return np.mean(scores)

# 加载红外光谱数据和标签
data = np.load('data.npy')  # 数据格式为(samples, bands)
y = np.load('labels.npy')

# 定义CPA算法对象并运行
cpa = CPA(fitness, data.shape[1], pop_size=50, max_iter=100)
best_x = cpa.run()

# 打印选择的波段
selected_bands = np.where(best_x == 1)[0]
print('Selected bands:', selected_bands)

# 绘制分类精度随波段数目变化的曲线
accs = []
for i in range(1, data.shape[1] + 1):
    x = np.zeros(data.shape[1])
    x[:i] = 1
    accs.append(fitness(x))
plt.plot(range(1, data.shape[1] + 1), accs)
plt.xlabel('Number of bands')
plt.ylabel('Classification accuracy')
plt.show()

在上面的代码中，我们定义了一个CPA算法类，其中包含了CPA算法的核心逻辑。在适应度函数fitness中，我们使用支持向量机进行分类，并返回分类精度作为适应度值。在主函数中，我们加载了红外光谱数据和标签，并使用CPA算法进行波段筛选。最终，我们打印出选择的波段，并绘制了分类精度随波段数目变化的曲线。