基于风驱动算法改进的 SVM 预测：MATLAB 代码分析

闲谈

2023-09-30 01:17:47

引言

机器学习算法已广泛应用于数据分类，其中支持向量机 (SVM) 以其处理高维和非线性数据的有效性而著称。为了进一步提升 SVM 的性能，研究人员提出了风驱动算法 (WDA)，该算法可以优化 SVM 的参数。

方法

本文使用风驱动算法对 SVM 算法进行改进，提高其在数据分类任务中的准确性。WDA 是一种基于粒子群优化的元启发式算法，它模拟了风在自然界中优化解决方案的过程。

在改进的 SVM 算法中，WDA 用于优化 SVM 的惩罚参数和核函数参数。具体步骤如下：

初始化粒子群： 根据 SVM 算法的参数空间创建粒子群。
计算适应度： 对于每个粒子，计算其适应度，即粒子在数据分类任务上的性能。
更新粒子位置： 根据 WDA 更新每个粒子的位置，将风的影响考虑在内。
更新最佳粒子： 更新算法中最佳粒子的位置和适应度。
重复步骤 2-4： 迭代执行这些步骤，直到达到停止准则（例如，达到最大迭代次数）。

MATLAB 源代码

MATLAB 源代码用于实现改进的 SVM 算法，包括以下步骤：

% 加载数据
data = load('data.mat');

% 初始化 SVM 模型
svmModel = svmtrain(data.features, data.labels);

% 初始化 WDA 参数
wdaParams = struct(...
    'PopulationSize', 100, ...
    'MaxIterations', 100 ...
);

% 优化 SVM 参数
[optimizedParams, bestFitness] = wda(wdaParams, @svmFitness, svmModel);

% 更新 SVM 模型
svmModel.Parameters.C = optimizedParams.C;
svmModel.Parameters.KernelFunction = optimizedParams.KernelFunction;

% 评估改进后的 SVM 模型
accuracy = svmclassify(svmModel, data.features, data.labels);