智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（SVM分类器）

智能优化特征选择|基于鲸鱼WOA优化算法实现的特征选择研究Matlab程序（SVM分类器）

文章目录

一、基本原理
- - 鲸鱼智能优化特征选择（WOA）结合SVM分类器的详细原理和流程
  - - 原理
    - 流程
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

一、基本原理

鲸鱼智能优化特征选择（WOA）结合SVM分类器的详细原理和流程

原理

鲸鱼智能优化算法（WOA）： 模拟鲸鱼的捕猎行为（如包围猎物、气泡网攻击、螺旋上升等）来搜索最优解。这些行为用于优化特征选择的过程。
支持向量机（SVM）： 一种强大的分类器，通过寻找最佳超平面来分隔不同类别的数据点。特征选择的目标是找到对SVM分类性能影响最大的特征子集。

流程

数据准备：
- 收集数据： 收集需要处理的数据集。
- 数据清洗： 处理数据中的缺失值和异常值。
特征编码：
- 二进制编码： 每个特征子集用一个二进制向量表示，其中1表示选择该特征，0表示不选择。
初始鲸鱼种群生成：
- 初始化种群： 随机生成一组鲸鱼个体，每个个体代表一个特征子集。
适应度评估：
- 训练SVM模型： 对每个鲸鱼个体表示的特征子集进行SVM分类器训练。
- 计算适应度值： 通过SVM分类器的性能指标（如准确率、F1分数、AUC等）评估每个特征子集的适应度。
WOA迭代更新：
- 猎物包围： 更新每个鲸鱼的位置，模拟鲸鱼包围猎物的行为，以探索更优的特征子集。
- 气泡网攻击： 使用气泡网捕猎的行为调整鲸鱼的位置，进一步优化特征选择。
- 猎物螺旋更新： 更新鲸鱼的位置，模拟围绕猎物螺旋上升的行为，以探索更高质量的特征子集。
- 位置更新： 根据适应度值更新鲸鱼个体的特征选择结果，并确定当前最优解。
终止条件：
- 迭代次数： 达到设定的最大迭代次数时，停止迭代。
- 适应度阈值： 达到设定的适应度值时，停止迭代。
特征选择结果：
- 确定最优特征子集： 基于WOA的结果，选择性能最好的特征子集用于SVM分类器。
最终模型训练与评估：
- 训练最终模型： 使用选出的最优特征子集训练SVM分类器。
- 模型评估： 在测试集上评估SVM模型的性能，验证特征选择的有效性。

通过这些步骤，可以有效利用WOA优化SVM的特征选择，最终提升模型的分类性能。

二、实验结果

数据集可以任意替换

WOA特征选择 SVM分类器

三、核心代码

matlab 复制代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

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五、总结

包括但不限于

优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM--Attention，VMD--LSTM，PCA--BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。

多特征输入，单输出，多输出