KPCA-IDBO-LSSVM方法是一种基于KPCA和改进蜣螂算法的LSSVM优化方法,它通过将KPCA和改进蜣螂算法结合起来,从而得到更好的分类预测性能。具体来说,KPCA-IDBO-LSSVM方法首先利用KPCA将原始数据映射到高维空间中,然后利用改进蜣螂算法对LSSVM进行优化。实验结果表明,KPCA-IDBO-LSSVM方法在处理高维
以下是一个使用SVM进行分类的示例。 fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportclassification_report,accuracy_score# 假设有一个蛋白质特征数据集iris=datasets.load_iris()# 以iris数据集代替X,y=iris.data,iris.target# 数据集划分X...
SO-LSSVM方法通过蛇群优化算法找到了最小二乘支持向量机的最佳参数组合,提高了分类精度。在各种分类任务中表现出色。 未来展望 对蛇群优化算法进行改进,加强全局搜索能力。 扩展到其他机器学习模型的优化,如神经网络。 应用于更多实际复杂数据集的分类任务。
1.Matlab实现Matlab实现SO-LSSVM蛇群算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测,运行环境Matlab2018b及以上; 2.输入12个特征,输出分4类,可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容。 3.算法优化LSSVM参数为:sig,gamma。 4.excel数据集,main为主程序,其他为函数文件,无需运行,分类效果如下: 注:程序和...
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。
算法1: GWO-LSSVM 输入:N (灰狼群大小) ;tmax (最大进化代数) ;γmin、γmax (γ的最小值、最大值) ;σmin、σmax (σ的最小值、最大值) 。 输出:最优γ, σ。 步骤一:生成具有N个个体的初始种群, 每个个体是一个二维数据[γ σ]; ...
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。 ❷改进策略:levy改进麻...
两类双标签的分类子问题,对分解后的数据子集建立LS。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。
基于CCIPCA.LSSVM的文本自动分类算法
鹈鹕算法(POA)优化最小二乘支持向量机分类预测,POA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。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,直接替换数据就可以用。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。