用狮群算法优化 SVM 分类：一个 MATLAB 源代码指南

闲谈

2023-09-16 16:46:06

引言

支持向量机（SVM）是机器学习领域一种强大的分类算法，特别适用于解决小样本、非线性及高维模式识别问题。为了进一步提高 SVM 的分类性能，人们提出了多种优化算法，其中狮群算法（LFA）因其简单有效而受到广泛关注。

狮群算法优化 SVM 分类

狮群算法是一种群智能算法，灵感来自于狮群在自然界中的狩猎行为。它通过模拟雄狮和雌狮的协同合作来寻找问题的最优解。在 SVM 分类优化中，狮群算法用于优化 SVM 的超参数，如核函数参数和惩罚系数。

MATLAB 源代码

我们提供了一段 MATLAB 源代码，展示了如何使用狮群算法优化 SVM 数据分类。该代码包含以下步骤：

数据预处理： 加载数据并进行适当的预处理，如归一化和特征选择。
SVM 模型初始化： 创建 SVM 模型并设置初始超参数。
狮群算法优化： 使用狮群算法优化 SVM 超参数。
模型评估： 使用交叉验证评估优化后的 SVM 模型的性能。
可视化结果： 绘制分类结果和算法收敛曲线。

具体步骤

% 加载数据
data = load('data.mat');

% SVM 模型初始化
model = fitcsvm(data.features, data.labels);

% 狮群算法优化
options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 100);
[optimized_params, ~] = ga(@(params) svm_objective(params, model, data), 3, [], [], [], [], ...
    [0.1, 10; 0.1, 10; 0.1, 10], options);

% 模型评估
[accuracy, confusion_matrix] = evaluate_svm(model, optimized_params, data);

% 可视化结果
visualize_results(data, model, optimized_params, accuracy, confusion_matrix);