由此证明,提出的基于PSO的LSSVM改进算法是有效的,能够用于对大量网络信息的分类问题中。 粒子群优化算法(PSO)是由心理学家Kennedy和Eberhart博士在1995年共同提出的一种新的模仿鸟群行为的智能优化算法。该算法概念简单、实现方便、收敛速度快、参数设置少,是一种高效的搜索算法,目前被广泛应用于函数优化、神经网络训练...
基于灰狼群优化算法的最小二乘支持向量机 (IGWO-LSSVM) 采用灰狼群算法去优化LSSVM中的正则化参数[式 (8) 中γ]及RBF核中的宽度[式 (11) 中σ], 它们一起构成个体的2个维度, 即X=[γσ]。为了评估个体X的好坏, 针对信用评估这个典型的分类问题, 以错分类比例作为适应度函数的值, 即 其中:S是测试集...
GA-SVM的图像分类基本思想为:首先分别提取图像的颜色和纹理特征,然后采用遗传算法得到最优分类权值向量解,并利用该最优权值对图像各个特征进行加权,最后用加权支持向量机建立图像分类器。具体如图1所示。 图1 图像分类算法的工作流程 2 图像特征的提取和权值确定 2.1 颜色特征 对于一幅图像,直方图和矩阵特征难以描述其...
KPCA-ISSA-LSSVM分类预测,基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测,MATLAB代码(含LSSVM、SSA-LSSVM、ISSA-LSSVM、KPCA-ISSA-LSSVM四个模型的对比,目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数)。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJWTl
LSSVM是SVM的一种变体,它通过最小化正则化误差来求解分类问题。LSSVM相比于传统的SVM具有更好的数学性质和计算效率,因此被广泛应用于实际问题中。然而,LSSVM在处理高维数据时存在着一些问题,因此需要进行一定的优化。 改进蜣螂算法是一种基于自然界蜣螂觅食行为的优化算法,它可以用于求解复杂的优化问题。改进蜣螂算法通...
SVM分类模型,当出现两 类单标签子问题时,使用传统的LS.SVM分类算法直接处理;当出现两类双标签时, 将同时拥有两个标签的样本看成混合类,并将标签值设为0,对新的数据子集再用 LS.SVM分类器进行处理。两类双标签建立的分类模型一般将分类阈值t设为±O.5。 为了得到更佳的分类阂值,本文根据正类.混合类、负类...
1.Matlab实现SMA-LSSVM黏菌算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测(完整源码和数据),优化参数为,优化RBF核函数gam和sig,运行环境为Matlab2018及以上。 2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换excel数据就可以用; 3.程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进麻雀优化算法优化最小二乘支持向量机分类预测(可用于故障诊断等方面)MATLAB代码,运行环境matlab2018及以上。 ❶含LSSVM、SSA-LSSVM、ISSA-LSSVM、KPCA-ISSA-LSSVM,四个模型的对比。经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参数为:sig,gamma。
基于CCIPCA.LSSVM的文本自动分类算法