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图片设计师网站,沈阳公司网站设计制作,礼服外贸网站,网站 购买灰狼算法优化支持向量机#xff08;GWO- VMD#xff09; 1、适合新手学习使用、保证运行哦 2、GWOSVM#xff0c;gwosvm 适合新手学习#xff0c;研究程序#xff0c;代码很齐全。 3、注释也很多#xff0c;#xff08;matlab#xff09;程序哦 4、带入接带入数据就能跑…灰狼算法优化支持向量机GWO- VMD 1、适合新手学习使用、保证运行哦 2、GWOSVMgwosvm 适合新手学习研究程序代码很齐全。 3、注释也很多matlab程序哦 4、带入接带入数据就能跑。 代码非常完整最近在GitHub上扒拉到一个宝藏项目——灰狼算法优化支持向量机GWO-SVM代码全注释、自带数据、一键运行对刚入门优化算法的小伙伴特别友好。今天咱们就拆开代码看看这玩意儿到底怎么玩的。先搞懂核心逻辑灰狼算法GWO模拟狼群捕猎行为通过“头狼-次优狼-普通狼”的层级机制寻找最优解。用它来优化SVM的惩罚因子C和核参数gamma比网格搜索这类暴力方法效率高不少。Matlab代码里把这两个参数的搜索范围框定在[0.1, 100]狼群数量设为30迭代20次——这些参数新手可以直接用后期再自己调。% 参数设置文件GWO_SVM.m max_iter 20; % 狼群迭代次数 n_wolves 30; % 狼群规模 lb [0.1, 0.1]; % C和gamma的下界 ub [100, 100]; % 上界数据预处理别让特征值打架代码里自带了经典的鸢尾花数据集iris.csv但实际使用时替换成自己的数据就行。注意一定要做归一化不然大范围特征会“淹没”小范围特征的效果。代码里用了mapminmax函数把数据压缩到[0,1]区间% 数据读取与归一化文件load_data.m data csvread(iris.csv); X data(:,1:4); y data(:,5); X mapminmax(X); % 转置再转回来是为了适配mapminmax的输入格式遇到报错“维度不对”时重点检查数据最后一列是否是标签以及是否漏删了标题行。灰狼怎么优化SVM核心在GWO_SVM函数里。每次迭代头狼的位置对应当前最优的(C, gamma)组合。适应度函数计算SVM的分类准确率——这里用了5折交叉验证防止过拟合。% 适应度计算文件fitness_func.m function accuracy fitness_func(position) C position(1); gamma position(2); model svmtrain(train_y, train_X, sprintf(-c %f -g %f -v 5, C, gamma)); accuracy model; end这里有个小技巧svmtrain的-v 5参数直接返回交叉验证准确率省去了手动分验证集的麻烦。跑起来看看效果运行main.m控制台会打印每次迭代的最优准确率。最终输出类似这样迭代 5 | 最优准确率:92.3% | C12.4, gamma0.56 迭代10 | 最优准确率:95.1% | C28.7, gamma0.33 ... 最终参数C34.2, gamma0.29 → 测试集准确率96%说明随着迭代灰狼们确实在逼近更优的参数组合。如果想可视化优化过程可以在迭代中记录alpha狼的位置用plot3画个搜索路径图。魔改指南换数据把自己的数据做成csv特征在前标签在后注意删掉标题行调参范围修改lb和ub数组比如把gamma上限调到1000试试加速技巧减少交叉验证折数比如3折但别低于3否则容易过拟合算法混合在灰狼更新位置时加入模拟退火的扰动给位置加随机噪声遇到报错先检查这三处数据路径是否正确标签是否为整数SVM分类要求类别标签是1,2,3这种格式Matlab是否安装了libsvm库编译mex文件代码仓库里通常会有个「如何安装libsvm」的txt说明跟着步骤走基本没问题。整个项目跑通后可以试着用PSO、GA等其他优化算法替换GWO对比下谁在数据集上表现更好——这还能水一篇小论文呢手动狗头。需要源码的童鞋直接搜GWOSVM或gwosvm作者连数据预处理和结果可视化都写好了属实是新手大礼包了。