灰狼优化算法在优化 SVM 支持向量机中的参数 c 和 g 的应用以及其易上手、简单粗暴的特点。
一、程序的功能介绍
这段程序主要是一个使用灰狼算法优化支持向量机(SVM)参数的过程。通过灰狼算法选择最佳的
SVM 参数 c 和 g,以提高分类准确率。同时,对训练集和测试集的数据进行预处理,使用
mapminmax 函数将数据进行归一化处理,以确保数据的有效性。最后,使用最佳的参数进行 SVM 网
络训练和预测,并计算分类准确率。
二、应用领域
该程序可以应用在各种领域,如医学、金融、图像处理等。在医学领域,可以使用该程序优化 SVM 参
数,以实现对疾病的分类和诊断。在金融领域,可以使用该程序优化 SVM 参数,以实现对股票价格的
预测和交易策略的制定。在图像处理领域,可以使用该程序优化 SVM 参数,以实现对图像的分类和识
别。
三、工作内容
该程序的主要工作内容包括数据读取和预处理、灰狼算法参数优化、SVM 网络训练和预测、分类准确
率计算以及结果展示。
1. 数据读取和预处理:
程序读取两个 Excel 文件 train.xlsx 和 test.xlsx,并将它们分别存储在 train 和 test 变量
中。然后,使用 mapminmax 函数将训练集和测试集的数据归一化到[0,1]区间,以确保数据的有效
性。
2. 灰狼算法参数优化:
定义了一些参数,如狼群数量、最大迭代次数、参数维度、参数取值上下界等。然后,初始化了
Alpha、Beta 和 Delta 狼的位置和目标函数值。接着,初始化了搜索狼的位置。进入主循环,迭代
指定次数。在每次迭代中,遍历每个狼,更新狼的位置,并计算适应度函数值。根据适应度函数值更
新 Alpha、Beta 和 Delta 狼的位置和目标函数值。最后,更新所有狼的位置。循环结束后,得到最
佳的参数 c 和 g,以及最佳的适应度值。
3. SVM 网络训练和预测:
利用最佳的参数进行 SVM 网络训练。使用 svmtrain 函数训练 SVM 模型,并将训练集的标签和准确
率存储在 train_label 和 accuracy1 变量中。然后,进行 SVM 网络预测。使用 svmpredict 函
数对测试集进行分类预测,并将预测结果和准确率存储在 predict_label 和 accuracy 变量中。
4. 分类准确率计算: