GA_SVM.zip_GA1资源-CSDN文库

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1星需积分: 50 134 浏览量 2019-07-06 19:09:36 上传评论 1 收藏 41KB ZIP 举报

标题中的"GA_SVM.zip"表明这是一个包含遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）相关程序的压缩文件。描述中提到程序是可用的，并且带有训练和测试数据集，这意味着它是一个完整的实现，可以用于实际的机器学习任务。每个模块独立编写，意味着代码结构清晰，易于理解和修改，具有较高的重用性。 1. **支持向量机(SVM)** - SVM是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。它的核心思想是找到一个超平面，使得两类样本的距离最大化，以此达到最佳的分类效果。 - SVM通过构建最大边距 hyperplane（最大间隔分类器）来分离数据，同时能够处理非线性问题，通过核函数（如RBF、多项式、线性等）将数据映射到高维空间。 - SVM在处理小样本数据集时表现优秀，因为它依赖于少数关键样本（支持向量）而不是所有样本。 - SVM有正则化机制，防止过拟合，通过调整惩罚参数C和核函数参数γ可以平衡模型复杂度和泛化能力。 2. **遗传算法(GA)** - GA是一种基于生物进化理论的全局优化方法，属于进化计算的一种。它模拟了自然选择、遗传、突变等生物进化过程来搜索解决方案。 - GA的基本步骤包括编码、初始化种群、选择、交叉和变异操作。编码将问题的解转化为适合遗传操作的个体，如二进制串；种群是解决方案的集合，通过迭代过程不断优化。 - 选择操作依据适应度函数（fitness function）来保留优秀个体，交叉（Crossover）是将两个优秀个体的部分特征组合，变异（Mutation）则是随机改变个体的一部分以保持多样性。 - GA能处理复杂的优化问题，包括多目标优化和非连续、非线性问题，但可能需要大量的计算资源，且收敛速度不一定快。 3. **GA与SVM的结合** - 在机器学习中，GA常被用来优化SVM的参数，如C和γ。通过GA搜索可能的最佳参数组合，以提高SVM的性能。 - 这个程序可能实现了GA对SVM参数的自动优化过程，通过对不同参数组合进行训练和验证，寻找最优的SVM模型。 4. **文件内容** - "GA_SVM"可能是该程序的主要代码文件，可能包含了GA的实现、SVM的调用以及数据集的读取和处理逻辑。 - 通常，这样的程序会有一个训练部分，用于训练SVM模型，以及一个测试部分，用于评估模型的性能。 - 可能还会有数据预处理、结果可视化等相关功能，帮助用户更好地理解和调整模型。 5. **应用** - SVM和GA结合的应用场景可能包括但不限于图像分类、文本分类、生物信息学、金融预测等领域，尤其在面对复杂问题或大量参数需要调优时，这种方法显得尤为实用。 6. **使用指导** - 用户需要了解GA和SVM的基本原理，才能更好地理解并运用这个程序。 - 对代码进行调试和优化，根据具体任务调整GA的参数和SVM的核函数类型，以达到最佳效果。 - 数据集的选取和预处理也是影响模型性能的关键因素，用户应确保数据的质量和合适的数据格式。 7. **注意事项** - SVM的计算复杂度随着样本数量的增加而增加，因此在大数据集上可能会较慢，需要考虑效率优化。 - GA的优化过程可能不是全局最优，而是局部最优，需要多次运行或尝试不同的初始化策略来获取更好的结果。

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GA_SVM.zip （3个子文件）

GA_SVM

Td.mat 39KB

GA_SVM.m 1KB

gaSVMcgForClass.m 3KB

function [BestCVaccuracy,Bestc,Bestg,ga_option,model,fit_gen] = gaSVMcgForClass(train_label,train_data) % gaSVMcgForClass %% % by faruto %Email:patrick.lee@foxmail.com QQ:516667408 http://blog.sina.com.cn/faruto BNU %last modified 2010.01.17 %% 若转载请注明： % faruto and liyang , LIBSVM-farutoUltimateVersion % a toolbox with implements for support vector machines based on libsvm, 2009. % % Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, LIBSVM : a library for % support vector machines, 2001. Software available at % http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm %% 参数初始化 if nargin == 2 ga_option = struct('maxgen',20,'sizepop',20,'ggap',0.9,... 'cbound',[0,100],'gbound',[0,1000],'v',5); end % maxgen:最大的进化代数,默认为200,一般取值范围为[100,500] % sizepop:种群最大数量,默认为20,一般取值范围为[20,100] % cbound = [cmin,cmax],参数c的变化范围,默认为(0,100] % gbound = [gmin,gmax],参数g的变化范围,默认为[0,1000] % v:SVM Cross Validation参数,默认为5 %% MAXGEN = ga_option.maxgen; NIND = ga_option.sizepop; NVAR = 2; PRECI = 20; GGAP = ga_option.ggap; trace = zeros(MAXGEN,2); FieldID = ... [rep([PRECI],[1,NVAR]);[ga_option.cbound(1),ga_option.gbound(1);ga_option.cbound(2),ga_option.gbound(2)]; ... [1,1;0,0;0,1;1,1]]; Chrom = crtbp(NIND,NVAR*PRECI); v = ga_option.v; %% cg = bs2rv(Chrom,FieldID); for nind = 1:NIND cmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str(cg(nind,1)),' -g ',num2str(cg(nind,2))]; ObjV(nind,1) = svmtrain(train_label,train_data,cmd); end [BestCVaccuracy,I] = max(ObjV); Bestc = cg(I,1); Bestg = cg(I,2); fit_gen(1,MAXGEN)=0; %% %while 1 for gen = 1:MAXGEN FitnV = ranking(-ObjV); SelCh = select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); SelCh = recombin('xovsp',SelCh,0.7); SelCh = mut(SelCh); cg = bs2rv(SelCh,FieldID); for nind = 1:size(SelCh,1) cmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str(cg(nind,1)),' -g ',num2str(cg(nind,2))]; ObjVSel(nind,1) = svmtrain(train_label,train_data,cmd); end [Chrom,ObjV] = reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); if max(ObjV) <= 50 continue; end [NewBestCVaccuracy,I] = max(ObjV); cg_temp = bs2rv(Chrom,FieldID); temp_NewBestCVaccuracy = NewBestCVaccuracy; if NewBestCVaccuracy > BestCVaccuracy BestCVaccuracy = NewBestCVaccuracy; Bestc = cg_temp(I,1); Bestg = cg_temp(I,2); end if abs( NewBestCVaccuracy-BestCVaccuracy ) <= 10^(-2) && ... cg_temp(I,1) < Bestc BestCVaccuracy = NewBestCVaccuracy; Bestc = cg_temp(I,1); Bestg = cg_temp(I,2); end trace(gen,1) = max(ObjV); trace(gen,2) = sum(ObjV)/length(ObjV); fit_gen(gen)=BestCVaccuracy; % if gen <= MAXGEN/2 % continue; % end % if BestCVaccuracy >=80 && ... % ( temp_NewBestCVaccuracy-BestCVaccuracy ) <= 10^(-2) % break; % end if gen == MAXGEN break; end end cmd_temp = ['-c ',num2str( Bestc ),' -g ',num2str( Bestg)]; model = svmtrain(train_label, train_data, cmd_temp);