向量机和遗传算法优化结构参数MATLAB代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，使用遗传算法优化SVM的C和gamma参数：

% 加载数据
load iris_dataset;
X = meas(:,1:2);
Y = species;

% 定义适应度函数，即SVM分类精度
fitnessFcn = @(params)svmAccuracy(X,Y,params(1),params(2));

% 定义参数边界和优化选项
lb = [1e-3 1e-3];
ub = [1e3 1e3];
options = gaoptimset('PopulationSize',50,'Generations',10);

% 使用遗传算法寻找最优参数组合
params = ga(fitnessFcn,2,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

% 训练SVM模型并评估精度
model = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',params(1),'KernelScale',params(2));
CVModel = crossval(model);
accuracy = 1 - kfoldLoss(CVModel);
disp(['最优参数组合: C=' num2str(params(1)) ', gamma=' num2str(params(2)) ', 精度=' num2str(accuracy)]);

% 定义适应度函数
function accuracy = svmAccuracy(X,Y,C,gamma)
    model = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',C,'KernelScale',gamma);
    CVModel = crossval(model);
    accuracy = 1 - kfoldLoss(CVModel);
end

该代码首先加载了一个经典的Iris数据集，然后定义了一个适应度函数，即SVM分类精度。然后，使用MATLAB内置的遗传算法函数`ga()`寻找最优的C和gamma参数组合。最后，使用找到的最优参数训练SVM模型并评估精度。