分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

分类效果

基本描述

1.多特征输入，附赠DBO-LSSVM、原始LSSVM两个模型的对比。经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参数为：sig，gamma。
2.蜣螂算法改进点如下，融合了改进的正弦算法，自适应高斯-柯西混合变异扰动和Bernoulli混沌映射，三个改进点。
3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白。
4.附赠示例数据，直接运行main一键出图。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测。

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%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
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%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
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%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
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dbn.sizes = [70 32 56];                 % 隐藏层节点
opts.numepochs = 100;                   % 训练次数
opts.batchsize = M;                     % 每次训练样本个数 需满足：（M / batchsize = 整数）
opts.momentum  = 0;                     % 学习率的动量
opts.alpha     = 0.01;                  % 学习率

dbn = dbnsetup(dbn, p_train, opts);     % 建立模型
dbn = dbntrain(dbn, p_train, opts);     % 训练模型
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版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/131174983

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