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...
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...
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方法在处理高维数据时具有更好的分类预...
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。 4.代码...
粒子群算法PSO优化最小支持向量机LSSVM分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y5yam5pq PSO-LSSVMhttps://mbd.pub/o/bread/Y5yam5pr SSA-LSSVMhttps://mbd.pub/o/bread/Y5yam5ps POA-LSSVMhttps://mbd.pub/o/b
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。
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
灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机分类预测,GWO-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。