差分进化粒子群优化单类支持向量机python

差分进化粒子群优化（DEPSO）是一种优化算法，它结合了差分进化和粒子群优化两种算法的优点。在DEPSO中，每个粒子代表一个解，并且每个粒子都有一个速度向量和一个位置向量。通过不断地更新粒子的速度和位置，DEPSO可以找到最优解。

支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它可以将数据分成两类。单类支持向量机（One-Class SVM）是一种基于SVM的无监督学习算法，它可以将数据分成正类和异常类。

下面是一个使用DEPSO优化单类支持向量机的Python示例代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import OneClassSVM

# 定义适应度函数
def fitness_func(x):
    clf = OneClassSVM(nu=x[0], kernel='rbf', gamma=x[1])
    clf.fit(X_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    return -np.sum(y_pred == -1)

# 初始化粒子群
n_particles = 50
n_features = X_train.shape[1]
particles_position = np.random.rand(n_particles, 2)  # 每个粒子有两个维度
particles_velocity = np.zeros((n_particles, 2))

# 迭代更新粒子群
best_fitness = -np.inf
best_position = None
c1, c2 = 2, 2  # 学习因子
w = 0.9  # 惯性权重
max_iter = 100
for i in range(max_iter):
    for j in range(n_particles):
        # 更新速度
        r1, r2 = np.random.rand(2)
        particles_velocity[j] = w * particles_velocity[j] \
                                + c1 * r1 * (best_position - particles_position[j]) \
                                + c2 * r2 * (particles_position[j] - best_position)
        # 更新位置
        particles_position[j] = particles_position[j] + particles_velocity[j]
        # 边界处理
        particles_position[j] = np.clip(particles_position[j], 0, 1)
        # 计算适应度
        fitness = fitness_func(particles_position[j])
        # 更新最优解
        if fitness > best_fitness:
            best_fitness = fitness
            best_position = particles_position[j]

在上面的代码中，首先定义了一个适应度函数，它使用给定的nu和gamma参数训练单类支持向量机，并计算测试数据集上的准确率。然后，使用DEPSO算法初始化粒子群，并迭代更新粒子的速度和位置。最终，得到最优解对应的nu和gamma参数，用于训练最终的单类支持向量机模型。