本文主要是介绍分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测
目录
- 分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测
- 分类效果
- 基本描述
- 程序设计
- 参考资料
分类效果
基本描述
1.多特征输入,附赠DBO-LSSVM、原始LSSVM两个模型的对比。经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参数为:sig,gamma。
2.蜣螂算法改进点如下,融合了改进的正弦算法,自适应高斯-柯西混合变异扰动和Bernoulli混沌映射,三个改进点。
3.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,适合新手小白。
4.附赠示例数据,直接运行main一键出图。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测。
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%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
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%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
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%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
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dbn.sizes = [70 32 56]; % 隐藏层节点
opts.numepochs = 100; % 训练次数
opts.batchsize = M; % 每次训练样本个数 需满足:(M / batchsize = 整数)
opts.momentum = 0; % 学习率的动量
opts.alpha = 0.01; % 学习率dbn = dbnsetup(dbn, p_train, opts); % 建立模型
dbn = dbntrain(dbn, p_train, opts); % 训练模型
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原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/131174983
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
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