基于鲸鱼算法优化支持向量机实现数据分类附matlab代码

时间: 2023-11-07 21:03:30 浏览: 39
鲸鱼算法(Whale Algorithm,WA)是一种仿生启发式优化算法,它模拟了鲸鱼群体的行为来求解优化问题。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种机器学习算法,被广泛用于数据分类任务中。下面给出基于鲸鱼算法优化支持向量机实现数据分类的Matlab代码示例: ```matlab % 数据准备 load data.mat % 假设已经加载了训练数据,data为输入特征矩阵,labels为标签向量 C = 10; % 惩罚系数,可根据具体问题调整 % 计算数据维度和样本数 [num_samples, num_features] = size(data); % 初始化鲸鱼算法参数 max_iterations = 100; % 最大迭代次数 num_whales = 10; % 鲸鱼数量 dim = num_features + 1; % 参数维度,包括截距项 X = [data, ones(num_samples, 1)]; % 加上截距项 % 初始化鲸鱼位置 positions = rand(num_whales, dim); % 随机初始化鲸鱼位置 % 开始优化过程 for iter = 1:max_iterations for i = 1:num_whales % 计算支持向量机的目标函数值 w = positions(i, 1:num_features)'; % 提取权重 b = positions(i, num_features+1); % 提取截距项 y_pred = X * [w; b]; hinge_loss = max(0, 1 - labels .* y_pred); % Hinge Loss svm_obj = 0.5 * w' * w + C * sum(hinge_loss); % 目标函数值 % 更新鲸鱼位置 a = 2 * iter / max_iterations - 1; % 用于控制搜索范围 A = 2 * a * rand() - a; C = 2 * rand(); if abs(A) < 1 p = 2 * rand(size(positions(i, :))) - 1; D = abs(C * positions(i, :) - positions(i, :)); updated_positions(i, :) = positions(i, :) + A * D .* p; else chosen_whale = positions(randi([1,num_whales]), :); D = abs(C * chosen_whale - positions(i, :)); updated_positions(i, :) = chosen_whale + A * D; end % 边界约束,防止参数超出取值范围 updated_positions(i, :) = max(min(updated_positions(i, :), 1), -1); % 更新最优解(最小目标函数值) if svm_obj < best_obj best_obj = svm_obj; best_positions = updated_positions(i, :); end end % 更新鲸鱼位置 positions = updated_positions; end % 得到最优的权重和截距项 best_w = best_positions(1:num_features)'; best_b = best_positions(num_features+1); % 使用最优权重和截距项进行分类预测 y_pred = X * [best_w; best_b]; y_pred(y_pred > 0) = 1; y_pred(y_pred <= 0) = -1; % 计算分类精度 accuracy = sum(y_pred == labels) / num_samples; disp(['分类精度:', num2str(accuracy)]); ``` 以上是基于鲸鱼算法优化支持向量机实现数据分类的Matlab代码示例。该代码通过迭代更新鲸鱼位置来优化支持向量机的目标函数值,得到最优的权重和截距项,并使用其对数据进行分类预测。

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