四川酒店网站建设,简述企业网站的基本功能,网页设计总结分析,wordpress 注册插件智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序#xff08;KNN分类器#xff09; 文章目录 一、基本原理原理流程举个例子总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序#x… 智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序KNN分类器 文章目录 一、基本原理原理流程举个例子总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序KNN分类器 一、基本原理
鲸鱼智能优化Whale Optimization Algorithm, WOA是一种基于鲸鱼捕食行为的自然启发算法用于解决优化问题。在特征选择中它可以用来选择对分类器如KNN分类器性能影响最大的特征。以下是鲸鱼智能优化在特征选择中的应用原理和流程。
原理
鲸鱼智能优化算法受座头鲸的捕食行为启发主要模拟座头鲸的“圈捕猎”策略。这个算法包括两个主要步骤探索和开发。探索阶段鲸鱼在大范围内搜索潜在的解开发阶段则在当前优秀解附近精细搜索。其核心思想是通过模拟鲸鱼的猎食行为来寻找最优解。
在特征选择中WOA的目标是选择一组特征使得分类器如KNN的性能通常是分类准确率最优。WOA通过在特征子集上进行搜索优化特征选择以提高分类器的性能。
流程 初始化: 定义问题空间确定特征的总数并初始化鲸鱼个体的位置。这些位置代表特征的选择状态选择或不选择。设置算法参数例如鲸鱼的数量、最大迭代次数等。 编码特征选择: 使用二进制编码来表示特征选择的状态。每个鲸鱼个体对应一个特征子集0表示不选择该特征1表示选择该特征。 评估适应度: 对每个鲸鱼个体所代表的特征子集使用KNN分类器进行训练和测试计算分类器的性能指标如准确率、F1分数等。适应度值通常是分类器性能的度量性能越好适应度值越高。 更新位置: 基于鲸鱼的猎食行为更新鲸鱼的位置。主要有两种策略 圈捕猎鲸鱼围绕猎物当前最优解进行搜索通过公式调整位置。随机猎食鲸鱼随机选择搜索范围内的猎物进行优化。 更新公式会根据当前鲸鱼个体的位置与最优解的位置进行调整可能包括“缩放”操作来控制搜索的范围。 更新最优解: 每次迭代后更新全局最优解。如果当前鲸鱼个体的适应度比全局最优解更好则更新全局最优解。 终止条件: 如果达到最大迭代次数或适应度值没有显著提高算法终止。 输出结果: 最终选择的特征子集是全局最优解对应的特征集合。
举个例子
假设有10个特征鲸鱼智能优化算法初始化时随机选择一些特征子集比如选择第2、4、7个特征。然后使用KNN分类器评估这些子集的分类性能。通过迭代和调整算法逐步找到最优的特征子集使得KNN分类器的分类准确率最高。
总结
鲸鱼智能优化算法通过模拟鲸鱼的自然行为来优化特征选择过程利用特征子集的适应度值来指导搜索方向从而提高KNN分类器的性能。这个方法的优点是能够在较大的特征空间中进行有效的搜索找到最优的特征子集进而提升分类器的性能。
二、实验结果
数据集可以任意替换
WOA特征选择 KNN分类器
三、核心代码
%% 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);%% 分析数据
num_class length(unique(res(:, end))); % 类别数Excel最后一列放类别
num_res size(res, 1); % 样本数每一行是一个样本
num_size 0.7; % 训练集占数据集的比例
res res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集不打乱数据时注释该行%% 设置变量存储数据
P_train []; P_test [];
T_train []; T_test [];%% 划分数据集
for i 1 : num_classmid_res res((res(:, end) i), :); % 循环取出不同类别的样本mid_size size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数mid_tiran round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数P_train [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入T_train [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出P_test [P_test; mid_res(mid_tiran 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入T_test [T_test; mid_res(mid_tiran 1: end, end)]; % 测试集输出
end%% 数据转置
P_train P_train; P_test P_test;
T_train T_train; T_test T_test;%% 得到训练集和测试样本个数
M size(P_train, 2);
N size(P_test , 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);
t_train T_train;
t_test T_test ;四、代码获取
五、总结
包括但不限于 优化BP神经网络深度神经网络DNN极限学习机ELM鲁棒极限学习机RELM核极限学习机KELM混合核极限学习机HKELM支持向量机SVR相关向量机RVM最小二乘回归PLS最小二乘支持向量机LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–BP等等
用于数据的分类时序回归预测。 多特征输入单输出多输出
