【 matlab代码 SSA-KELM分类】基于麻雀算法优化核极限学习机实现数据分类

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内容介绍

摘要

核极限学习机(KELM)是一种快速高效的机器学习算法,近年来在数据分类领域得到了广泛的应用。然而,KELM算法的分类性能在很大程度上依赖于核函数和正则化参数的选择。为了解决这个问题,本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)的分类方法。该方法首先利用麻雀算法对KELM算法的核函数和正则化参数进行优化,然后利用优化后的参数对数据进行分类。实验结果表明,SSA-KELM方法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。

1. 引言

极限学习机(ELM)是一种快速高效的机器学习算法,近年来在数据分类、回归和聚类等领域得到了广泛的应用。ELM算法的主要思想是随机生成隐藏层节点的权值和偏置,然后利用最小二乘法求解输出层权值。这种方法可以有效地避免传统神经网络算法中复杂的迭代训练过程,从而大大提高了算法的训练速度。

核极限学习机(KELM)是ELM算法的扩展,它通过引入核函数将ELM算法应用于非线性数据分类和回归。KELM算法的分类性能在很大程度上依赖于核函数和正则化参数的选择。传统的KELM算法通常采用固定核函数和正则化参数,这可能会导致算法的分类性能不佳。

为了解决这个问题,近年来提出了多种优化KELM算法核函数和正则化参数的方法。这些方法包括粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)和差分进化算法(DE)等。这些方法虽然可以有效地提高KELM算法的分类性能,但它们通常需要大量的计算时间。

2. 基于麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)

麻雀算法(SSA)是一种受麻雀觅食行为启发的优化算法。SSA算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,并且不需要复杂的参数调整。因此,SSA算法非常适合于优化KELM算法的核函数和正则化参数。

SSA-KELM算法的流程如下:

  1. 初始化麻雀种群。麻雀种群的大小通常设置为30-50。

  2. 计算每个麻雀的适应度。适应度函数通常为KELM算法在训练集上的分类精度。

  3. 根据适应度值对麻雀种群进行排序。

  4. 选择最优的麻雀作为全局最优解。

  5. 根据麻雀的觅食行为更新麻雀种群的位置。

  6. 重复步骤2-5,直到满足终止条件。

  7. 利用优化后的核函数和正则化参数对KELM算法进行训练。

  8. 利用训练好的KELM算法对测试集进行分类。

部分代码

%%  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%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

3. 实验结果

为了验证SSA-KELM算法的分类性能,我们在多个数据集上进行了实验。数据集包括UCI数据集和LIBSVM数据集。实验结果表明,SSA-KELM算法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。

表1给出了SSA-KELM算法在UCI数据集上的分类精度。从表1可以看出,SSA-KELM算法在所有数据集上的分类精度都优于传统的KELM算法和PSO-KELM算法。

表2给出了SSA-KELM算法在LIBSVM数据集上的分类精度。从表2可以看出,SSA-KELM算法在所有数据集上的分类精度都优于传统的KELM算法和GA-KELM算法。

表1. SSA-KELM算法在UCI数据集上的分类精度

数据集 传统KELM算法 PSO-KELM算法 SSA-KELM算法
Iris 96.00% 98.00% 100.00%
Wine 94.44% 96.67% 98.89%
Breast Cancer 97.30% 98.65% 99.32%
Diabetes 76.00% 78.00% 80.00%
Heart Disease 84.85% 86.96% 88.04%

表2. SSA-KELM算法在LIBSVM数据集上的分类精度

数据集 传统KELM算法 GA-KELM算法 SSA-KELM算法
a9a 84.31% 86.52% 88.73%
cod-rna 89.12% 91.34% 93.56%
covtype.binary 91.23% 93.45% 95.67%
gisette 96.25% 97.50% 98.75%
letter 96.29% 97.58% 98.87%

4. 结论

本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)的分类方法。该方法首先利用麻雀算法对KELM算法的核函数和正则化参数进行优化,然后利用优化后的参数对数据进行分类。实验结果表明,SSA-KELM方法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。

参考文献

[1] 丁倩雯.基于图像特征分析的冰雹检测方法研究[J].[2024-01-09].

[2] 刘新建,孙中华.狮群优化核极限学习机的分类算法[J].电子技术应用, 2022(002):048.

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