Bayes-GRU-Attention的数据多特征分类预测Matlab实现

分类效果

基本描述

MatLab贝叶斯(BO)基于-GRU-注意的数据多特征分类预测(多输入单输出)

基于贝叶斯算法优化门控循环单元结合注意力机制的数据分类预测是一种结合概率模型和深度学习技术的方法，可以在数据分类和预测任务中取得良好的效果。贝叶斯算法可以用于处理不确定性和建模先验知识，而门控循环单元（GRU）是一种适用于序列数据建模的循环神经网络结构，注意力机制可以帮助模型聚焦于关键信息。

在这种方法中，贝叶斯算法可以用来优化模型的超参数选择或者模型结构，以提高模型的泛化能力和性能。门控循环单元可以用来捕捉序列数据中的长期依赖关系，而注意力机制则可以帮助模型动态地学习不同部分的重要性，并进行加权组合，从而提高模型对关键信息的捕捉能力。.

贝叶斯算法优化超参数为:隐藏层节点数、正则化系数和学习率。

还运行环境要求matlab版本为2023b及其以上

运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等.

程序设计

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%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  读取数据
res = xlsread('data.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度
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）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）

%%  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

         
end
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502

[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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