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蝙蝠算法#xff08;Bat Algorithm, BA#xff09;是一种基于蝙蝠回声定位行为的优化算法。要将蝙蝠算法应用于分类问题#xff0c;可以通过将蝙蝠算法用于优化分类器的参数#xff0c;图像分割等
本文示例
我们使用一个经典的分类数据集#xff0c;如Iris数据集Bat Algorithm, BA是一种基于蝙蝠回声定位行为的优化算法。要将蝙蝠算法应用于分类问题可以通过将蝙蝠算法用于优化分类器的参数图像分割等
本文示例
我们使用一个经典的分类数据集如Iris数据集通过优化SVM的参数C和gamma来提高分类准确性
代码
function bat_algorithm_svm_classification% 加载数据集data load(fisheriris);X data.meas;y grp2idx(data.species);% 参数设置numBats 30; % 蝙蝠数量maxGen 50; % 最大迭代次数alpha 0.9; % 衰减因子gamma 0.9; % 吸引度系数Qmin 0; % 最小频率Qmax 2; % 最大频率A 0.5; % 响度r 0.5; % 脉冲发射率% 初始化蝙蝠位置和速度bats rand(numBats, 2); % 位置: [C, gamma]velocities zeros(numBats, 2);fitness zeros(numBats, 1);% 初始化全局最优解bestBat bats(1, :);bestFitness inf;% 计算初始适应度for i 1:numBatsfitness(i) evaluate_svm(X, y, bats(i, :));if fitness(i) bestFitnessbestFitness fitness(i);bestBat bats(i, :);endend% 主循环for t 1:maxGenfor i 1:numBats% 更新频率Q Qmin (Qmax - Qmin) * rand;% 更新速度velocities(i, :) velocities(i, :) (bats(i, :) - bestBat) * Q;% 更新位置newBat bats(i, :) velocities(i, :);% 边界约束newBat max(newBat, -5);newBat min(newBat, 5);% 随机移动if rand rnewBat bestBat 0.1 * randn(1, 2);end% 计算新位置的适应度newFitness evaluate_svm(X, y, newBat);% 接受新解if newFitness fitness(i) rand Abats(i, :) newBat;fitness(i) newFitness;end% 更新全局最优解if newFitness bestFitnessbestFitness newFitness;bestBat newBat;endend% 调整响度和脉冲发射率A alpha * A;r r * (1 - exp(-gamma * t));disp([Generation , num2str(t), : Best Fitness , num2str(bestFitness)]);end% 校正后的参数optimalC 2^bestBat(1);optimalGamma 2^bestBat(2);% 输出结果disp([Optimal C: , num2str(optimalC), , Optimal gamma: , num2str(optimalGamma)]);
endfunction accuracy evaluate_svm(X, y, params)% 将参数C和gamma转换为SVM参数C 2^params(1);gamma 2^params(2);% 使用SVM进行分类t templateSVM(KernelFunction, rbf, BoxConstraint, C, KernelScale, 1/sqrt(2*gamma));model fitcecoc(X, y, Learners, t);% 进行交叉验证CVModel crossval(model, KFold, 5);classLoss kfoldLoss(CVModel);% 计算分类准确率accuracy 1 - classLoss;
end
效果 说明
加载数据集使用Iris数据集进行分类任务 参数设置定义蝙蝠算法的参数包括蝙蝠数量、迭代次数、频率范围、响度和脉冲发射率等 初始化蝙蝠位置和速度随机生成蝙蝠的位置和速度 计算初始适应度使用SVM模型评估每只蝙蝠的位置并找到初始全局最优解 主循环迭代更新蝙蝠的位置和速度通过频率、响度和脉冲发射率调整蝙蝠的位置 评估适应度使用交叉验证评估SVM模型的分类准确性 输出结果输出优化后的SVM参数C和gamma
