使用粒子群优化增强 MATLAB 中 LSP 预测

闲谈

2023-09-21 22:26:01

简介

局部敏感哈希 (LSP) 是机器学习中一种强大的技术，用于近似相似性搜索。它通过将数据点映射到哈希表中，从而实现快速有效的搜索。然而，传统的 LSP 算法可能受到数据分布和哈希函数选择的影响。

粒子群优化 (PSO) 是一种启发式算法，灵感来自鸟群或鱼群的社会行为。它通过模拟粒子在搜索空间中的移动来找到最优解。

PSO 增强 LSP 预测

将 PSO 集成到 LSP 模型中可以显著提高预测准确性。PSO 算法通过优化 LSP 哈希函数的参数，从而找到一组最优参数，以最大化预测性能。

步骤和示例代码

以下是在 MATLAB 中使用 PSO 增强 LSP 预测的步骤：

初始化 PSO 算法： 设置粒子数量、最大迭代次数和惯性权重等参数。
初始化 LSP 模型： 选择哈希函数和哈希表大小。
评估粒子适应度： 使用 LSP 模型对每个粒子进行预测，并计算预测误差作为适应度值。
更新粒子位置： 根据粒子最佳位置、群体最佳位置和随机扰动，更新粒子的位置。
更新 LSP 模型参数： 使用优化后的粒子位置更新 LSP 哈希函数的参数。
重复步骤 3-5： 重复上述步骤，直到达到最大迭代次数或达到所需的预测精度。

示例代码：

function [bestParams, minError] = PSO_LSP(data, labels, nParticles, maxIterations, w)
    % 初始化 PSO 算法
    particles = rand(nParticles, d);
    bestPositions = particles;
    bestErrors = ones(1, nParticles) * inf;

    % 初始化 LSP 模型
    hashFunction = 'LSH';
    hashTableSize = 1000;

    for iteration = 1:maxIterations
        % 评估粒子适应度
        for i = 1:nParticles
            params = particles(i, :);
            [predictions, errors] = LSP(data, labels, hashFunction, hashTableSize, params);
            errors(errors < 0) = 0;  % 确保误差非负
            error = mean(errors);
            if error < bestErrors(i)
                bestErrors(i) = error;
                bestPositions(i, :) = particles(i, :);
            end
        end

        % 更新粒子位置
        for i = 1:nParticles
            v = w * v + c1 * rand() * (bestPositions(i, :) - particles(i, :)) + c2 * rand() * (bestGlobal - particles(i, :));
            particles(i, :) = particles(i, :) + v;
        end
    end

    % 返回最优参数和最小误差
    bestParams = bestPositions(bestErrors == min(bestErrors), :);
    minError = min(bestErrors);
end