遗传算法结合支持向量机的单目标寻优MATLAB代码,支持向量机用svmtrain和svmpredict函数,遗传算法用ga,不必管svm的参数
时间: 2024-03-26 17:34:59 浏览: 60
支持向量机的matlab代码
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很抱歉,我之前的回答可能没有完全理解您的问题。以下是一个示例的 MATLAB 代码,实现了遗传算法结合支持向量机的单目标寻优。其中,支持向量机使用了 SVMTrain 和 SVMPredict 函数,遗传算法使用了 GA 函数。
这个示例代码中,我们不需要手动设置 SVM 的参数,而是使用默认参数训练 SVM 模型。因此,我们只需要定义适应度函数,即使用 SVM 预测数据并计算分类精度作为适应度函数。
```
% 定义适应度函数
function fitness = svmFitness(x, data, label)
% 训练 SVM
model = svmtrain(label, data, ['-s 0 -t 2']);
% 预测
[predict_label, ~, ~] = svmpredict(label, data, model);
% 计算分类精度作为适应度函数
fitness = sum(predict_label == label) / length(label);
end
% 遗传算法求解
nvars = 2; % 个体编码长度
lb = [1e-3 1e-3]; % 参数下界
ub = [1e3 1e3]; % 参数上界
options = gaoptimset('PopulationSize', 20, 'Generations', 50); % 设置遗传算法参数
% 加载数据和标签
load iris_dataset;
data = meas(:, 3:4);
label = grp2idx(cellstr(species));
% 调用遗传算法求解
[x, fval] = ga(@(x)svmFitness(x, data, label), nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
% 输出结果
disp(['C = ' num2str(x(1)) ', sigma = ' num2str(x(2)) ', accuracy = ' num2str(fval)]);
```
在上述代码中,我们定义了适应度函数 svmFitness,输入参数 x 表示遗传算法的个体编码,不需要解码得到 SVM 的参数。我们直接使用 SVMTrain 函数训练 SVM 模型,使用 SVMPredict 函数预测结果,并计算分类精度作为适应度函数。
接下来,我们使用 GA 函数调用遗传算法求解最优的 SVM 参数。在 GA 函数中,我们设置了个体编码长度为 2,即 C 和 sigma 两个参数。参数下界和上界分别为 1e-3 和 1e3,遗传算法参数设置为种群大小为 20,迭代代数为 50。
最后,我们输出了求解得到的最优参数和分类精度结果。
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