用遗传算法提升SVM分类精度:MATLAB源码分享

2023-11-02 02:51:36

基于遗传算法优化SVM数据分类的MATLAB源码

摘要

支持向量机(SVM)是一种广受欢迎的机器学习算法，广泛应用于数据分类、回归和异常检测等任务。然而，传统的SVM模型可能会受到参数设置和数据分布等因素的影响，导致分类精度不佳。为了解决这一问题，本文提出了一种基于遗传算法(GA)优化SVM数据分类的方法。通过将GA的搜索能力与SVM的分类性能相结合，我们可以显著提高分类精度。

遗传算法(GA)简介

遗传算法是一种受生物进化过程启发的优化算法，它模拟了自然界中生物通过基因突变、交叉和选择等方式不断进化和适应环境的过程。GA具有很强的搜索能力和鲁棒性，能够有效地解决复杂优化问题。

GA优化SVM分类模型的过程

初始化：随机生成初始种群，种群中每个个体代表一个SVM模型的参数配置。
评估：计算每个个体的适应度，适应度通常为SVM模型在训练集上的分类精度。
选择：根据适应度选择最优个体作为亲本，亲本的数量通常为种群的一小部分。
交叉：对选出的亲本进行交叉操作，生成新的个体。交叉操作可以采用多种方式，例如单点交叉、多点交叉和均匀交叉等。
突变：对新个体进行突变操作，以引入新的基因信息。突变操作可以采用多种方式，例如位翻转、交换和插入等。
重复2-5步，直到满足终止条件。终止条件可以是达到最大迭代次数或分类精度达到预设阈值等。

MATLAB源码

% 导入所需库
import weka.classifiers.functions.SMO;
import weka.core.Instances;
import java.util.Random;

% 加载数据
data = load('data.csv');
instances = Instances(data);
instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - 1);

% 初始化遗传算法参数
populationSize = 100;
crossoverRate = 0.8;
mutationRate = 0.2;
maxGenerations = 100;

% 初始化SVM模型参数范围
C = [0.1, 10];
gamma = [0.01, 100];

% 创建遗传算法对象
ga = gaoptimset('PopulationSize', populationSize, ...
    'CrossoverFraction', crossoverRate, ...
    'MutationRate', mutationRate, ...
    'Generations', maxGenerations);

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(params) evaluateSVM(params, instances);

% 优化SVM模型参数
[bestParams, bestFitness] = ga(fitnessFunction, 2, [], [], [], [], ...
    C, gamma, ga);

% 创建并训练SVM模型
svm = SMO();
svm.setOptions(weka.core.Utils.splitOptions('-C ' + num2str(bestParams(1)) ...
    + ' -L ' + num2str(bestParams(2))));
svm.buildClassifier(instances);

% 评估SVM模型
accuracy = evaluateSVM(bestParams, instances);
fprintf('分类精度: %.2f%%\n', accuracy * 100);

% 定义适应度函数
function accuracy = evaluateSVM(params, instances)
    % 创建并训练SVM模型
    svm = SMO();
    svm.setOptions(weka.core.Utils.splitOptions('-C ' + num2str(params(1)) ...
        + ' -L ' + num2str(params(2))));
    svm.buildClassifier(instances);

    % 预测并计算准确率
    predictions = svm.classifyInstances(instances);
    accuracy = mean(predictions == instances.classValues);
end