小龙虾算法优化极限学习机实现乳腺癌诊断,(COA-ELM)数据分类

本期文章采用小龙虾优化算法(Crayfish optimization algorithm,COA)优化极限学习机（ELM），实现数据分类。该方法也可以用于其他故障分类。

小龙虾优化算法是于2023年9月最新发表在Artifcial Intelligence Review的一个算法，该算法的收敛能力还是很不错的。

此次的分类案例中，选用的是公用的UCI数据集。

ELM极限学习机初始的权值阈值都是随机生成的，因此不一定是最佳的。采用智能算法优化ELM的权值阈值，使得输入与输出有更加完美的映射关系，以此来提高ELM数据分类模型的精度。

分类案例

COA-ELM的分类案例，采用的数据是UCI数据集中的乳腺癌分类数据集(Wisconsin Diagnostic Breast Cancer Data — wdbc),该数据一共分为两类。接下来看分类效果。

标准ELM模型分类结果：

混淆矩阵结果图：

简单说一下这个图该怎么理解。请大家横着看，每行的数据加起来是100%，每行的数据个数加起来就是测试集中第一类数据的真实个数。以第一行为例，测试集中一共有67个数据是属于第一类的，而在67个数据中，有65个预测正确，有2个预测成了第2类。其他行均这样理解。

下面这个图是另一种结果展现方式，在一些论文中会用这种方式展示结果。

COA-ELM分类结果：

03 代码展示

%% 初始化
clear
close all
clc
warning off
addpath(genpath(pwd));
load wdbc.mat 
data = WDBC;
data=data(randperm(size(data,1)),:);    %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。
input=data(:,2:end);
output =data(:,1);
%% 划分训练集和测试集
m=fix(size(data,1)*0.8);    %训练的样本数目
%训练集
input_train=input(1:m,:)';
output_train=output(1:m,:)';
% 测试集
input_test=input(m+1:end,:)';
output_test=output(m+1:end,:)';


%% 数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);  %测试集
%% 获取输入层节点、输出层节点个数
inputnum=size(input_train,1);
outputnum=size(output_train,1);
disp('/')
disp('ELM网络结构...')
disp(['输入层的节点数为：',num2str(inputnum)])
disp(['输出层的节点数为：',num2str(outputnum)])
hiddennum = 8; %隐含层节点
 %% 没有优化前的ELM网络，构建ELM分类器并预测
disp(' ')
disp('标准的ELM网络：')
activation='sin';
[IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(inputn,output_train,hiddennum,activation,1);
Tn_sim = elmpredict(inputn_test,IW,B,LW,TF,TYPE);
test_accuracy=(sum(output_test==Tn_sim))/length(output_test);
% 画图
figure
set(gca,'looseInset',[0 0 0 0])
stem(output_test,'*')
hold on
plot(Tn_sim','p')
xlabel('样本','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
ylabel('标签值','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
title(['标准ELM分类准确率：',num2str(test_accuracy*100),'%'],'fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
legend('实际值','预测值','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
%画方框图
confMat = confusionmat(output_test,Tn_sim');  %output_test是真实值标签
figure;
set(gca,'looseInset',[0 0 0 0])
% set(gcf,'unit','centimeters','position',[5 2 23 15])
zjyanseplotConfMat(confMat.');  
xlabel('预测标签','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
ylabel('真实标签','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
title(['标准ELM分类准确率：',num2str(test_accuracy*100),'%'],'fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
hold off
%% 采用COA优化ELM
TYPE=1;
[Alpha_score,bestchrom,trace]=COA(inputnum,hiddennum,TYPE,activation,inputn,output_train,inputn_test,output_test);% PSOCHOA
%% 优化后结果分析
figure
set(gca,'looseInset',[0 0 0 0])
plot(1-trace,'r--','linewidth',1)
legend('COA-ELM优化曲线')
title('COA适应度曲线图','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
xlabel('进化代数','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');ylabel('诊断正确率','fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman');
x=bestchrom;
%% 把最优初始阀值权值赋予ELM重新训练与预测
[W,B1,LW,activation] = angintrain(x,inputnum,hiddennum,inputn,output_train,activation,TYPE);

代码中注释非常详细，简单易懂。

代码附带UCI常用的数据集及其解释。大家可以自行尝试别的数据进行分类。附带COA算法在CEC2005函数的测试代码。

代码目录如下：

代码获取链接：

https://mbd.pub/o/bread/ZZWUm59x