MATLAB基于SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能.rar资源-CSDN文库

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15 浏览量 2023-11-07 22:10:58 上传评论收藏 282KB RAR 举报

在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用的监督学习模型，尤其在分类问题中表现出色。MATLAB作为一个强大的数学计算软件，提供了实现SVM的工具箱，使得研究者和工程师能够方便地构建和优化SVM模型。本资料包主要探讨如何在MATLAB中通过参数优化来提升SVM分类器的性能。 SVM的核心在于找到一个最优超平面，该超平面能最大化类别间的间隔，同时最小化误分类的风险。这个过程涉及多个关键参数，包括核函数类型、惩罚系数C和核参数γ。参数的选择直接影响到模型的泛化能力，因此参数优化是提高SVM性能的关键步骤。 1. **核函数选择**：SVM常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核（也称为RBF核）和Sigmoid核。不同的核函数适用于不同类型的数据分布。例如，线性核适用于线性可分数据，而高斯核在处理非线性问题时效果较好。在MATLAB中，可以通过指定`'KernelFunction'`参数来选择核函数。 2. **惩罚系数C**：C决定了模型对误分类的容忍程度。大C值倾向于降低训练误差，可能导致过拟合；小C值则更关注整体泛化能力，可能增加训练误差。在MATLAB中，通过设置`'BoxConstraint'`参数调整C值。 3. **核参数γ**：对于高斯核，γ决定决策边界的宽度。大γ值会导致较窄的决策边界，可能产生复杂模型；小γ值则可能导致模型过于简单。在MATLAB中，可以修改`'KernelScale'`或直接在设置核函数时指定γ。为了寻找最优参数组合，通常会采用网格搜索（Grid Search）或者更高效的交叉验证策略如粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等。MATLAB的`fitcsvm`函数提供了`'OptimizeHyperparameters'`选项，可以自动进行参数调优。 4. **交叉验证**：为了避免过拟合，通常采用交叉验证来评估模型性能。在MATLAB中，可以设置`'CVPartition'`参数进行k折交叉验证，其中k通常取5或10。 5. **性能度量**：在优化过程中，我们需要用到一些性能度量指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC等，以判断模型的表现。MATLAB的`ClassificationReport`和`confusionmat`函数可以帮助我们计算这些指标。 6. **调优流程**：设定参数范围；然后，使用交叉验证进行参数搜索；根据验证结果选择最佳参数并用其训练最终模型。通过MATLAB中的SVM工具箱和参数优化方法，我们可以有效地调整SVM模型，提升其在实际问题中的分类性能。这个资料包应包含了具体的代码示例和详细步骤，有助于读者深入理解SVM参数优化的过程。

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MATLAB基于SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能

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%% SVM神经网络中的参数优化---如何更好的提升分类器的性能 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % %% 清空环境变量 function chapter13_PSO close all; clear; clc; format compact; %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load chapter13_wine.mat; % 画出测试数据的box可视化图 figure; boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories); title('wine数据的box可视化图','FontSize',12); xlabel('属性值','FontSize',12); grid on; % 画出测试数据的分维可视化图 figure subplot(3,5,1); hold on for run = 1:178 plot(run,wine_labels(run),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('类别标签','FontSize',10); title('class','FontSize',10); for run = 2:14 subplot(3,5,run); hold on; str = ['attrib ',num2str(run-1)]; for i = 1:178 plot(i,wine(i,run-1),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('属性值','FontSize',10); title(str,'FontSize',10); end % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)]; % 相应的训练集的标签也要分离出来 train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)]; % 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集 test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)]; % 相应的测试集的标签也要分离出来 test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)]; %% 数据预处理 % 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间 [mtrain,ntrain] = size(train_wine); [mtest,ntest] = size(test_wine); dataset = [train_wine;test_wine]; % mapminmax为MATLAB自带的归一化函数 [dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1); dataset_scale = dataset_scale'; train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:); test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: ); %% 选择最佳的SVM参数c&g [bestacc,bestc,bestg] = psoSVMcgForClass(train_wine_labels,train_wine); % 打印选择结果 disp('打印选择结果'); str = sprintf( 'Best Cross Validation Accuracy = %g%% Best c = %g Best g = %g',bestacc,bestc,bestg); disp(str); %% 利用最佳的参数进行SVM网络训练 cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)]; model = svmtrain(train_wine_labels,train_wine,cmd); %% SVM网络预测 [predict_label,accuracy] = svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % 打印测试集分类准确率 total = length(test_wine_labels); right = sum(predict_label == test_wine_labels); disp('打印测试集分类准确率'); str = sprintf( 'Accuracy = %g%% (%d/%d)',accuracy(1),right,total); disp(str); %% 结果分析 % 测试集的实际分类和预测分类图 % 通过图可以看出只有三个测试样本是被错分的 figure; hold on; plot(test_wine_labels,'o'); plot(predict_label,'r*'); xlabel('测试集样本','FontSize',12); ylabel('类别标签','FontSize',12); legend('实际测试集分类','预测测试集分类'); title('测试集的实际分类和预测分类图','FontSize',12); grid on; snapnow; %% 子函数 psoSVMcgForClass.m function [bestCVaccuarcy,bestc,bestg,pso_option] = psoSVMcgForClass(train_label,train,pso_option) % psoSVMcgForClass % % by faruto %Email:patrick.lee@foxmail.com QQ:516667408 http://blog.sina.com.cn/faruto BNU %last modified 2010.01.17 %Super Moderator @ www.ilovematlab.cn % 若转载请注明： % faruto and liyang , LIBSVM-farutoUltimateVersion % a toolbox with implements for support vector machines based on libsvm, 2009. % Software available at http://www.ilovematlab.cn % % 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 pso_option = struct('c1',1.5,'c2',1.7,'maxgen',200,'sizepop',20, ... 'k',0.6,'wV',1,'wP',1,'v',5, ... 'popcmax',10^2,'popcmin',10^(-1),'popgmax',10^3,'popgmin',10^(-2)); end % c1:初始为1.5,pso参数局部搜索能力 % c2:初始为1.7,pso参数全局搜索能力 % maxgen:初始为200,最大进化数量 % sizepop:初始为20,种群最大数量 % k:初始为0.6(k belongs to [0.1,1.0]),速率和x的关系(V = kX) % wV:初始为1(wV best belongs to [0.8,1.2]),速率更新公式中速度前面的弹性系数 % wP:初始为1,种群更新公式中速度前面的弹性系数 % v:初始为3,SVM Cross Validation参数 % popcmax:初始为100,SVM 参数c的变化的最大值. % popcmin:初始为0.1,SVM 参数c的变化的最小值. % popgmax:初始为1000,SVM 参数g的变化的最大值. % popgmin:初始为0.01,SVM 参数c的变化的最小值. Vcmax = pso_option.k*pso_option.popcmax; Vcmin = -Vcmax ; Vgmax = pso_option.k*pso_option.popgmax; Vgmin = -Vgmax ; eps = 10^(-3); % 产生初始粒子和速度 for i=1:pso_option.sizepop % 随机产生种群和速度 pop(i,1) = (pso_option.popcmax-pso_option.popcmin)*rand+pso_option.popcmin; pop(i,2) = (pso_option.popgmax-pso_option.popgmin)*rand+pso_option.popgmin; V(i,1)=Vcmax*rands(1,1); V(i,2)=Vgmax*rands(1,1); % 计算初始适应度 cmd = ['-v ',num2str(pso_option.v),' -c ',num2str( pop(i,1) ),' -g ',num2str( pop(i,2) )]; fitness(i) = svmtrain(train_label, train, cmd); fitness(i) = -fitness(i); end % 找极值和极值点 [global_fitness bestindex]=min(fitness); % 全局极值 local_fitness=fitness; % 个体极值初始化 global_x=pop(bestindex,:); % 全局极值点 local_x=pop; % 个体极值点初始化 % 每一代种群的平均适应度 avgfitness_gen = zeros(1,pso_option.maxgen); % 迭代寻优 for i=1:pso_option.maxgen for j=1:pso_option.sizepop %速度更新 V(j,:) = pso_option.wV*V(j,:) + pso_option.c1*rand*(local_x(j,:) - pop(j,:)) + pso_option.c2*rand*(global_x - pop(j,:)); if V(j,1) > Vcmax V(j,1) = Vcmax; end if V(j,1) < Vcmin V(j,1) = Vcmin; end if V(j,2) > Vgmax V(j,2) = Vgmax; end if V(j,2) < Vgmin V(j,2) = Vgmin; end %种群更新 pop(j,:)=pop(j,:) + pso_option.wP*V(j,:); if pop(j,1) > pso_option.popcmax pop(j,1) = pso_option.popcmax; end if pop(j,1) < pso_option.popcmin pop(j,1) = pso_option.popcmin; end if pop(j,2) > pso_option.popgmax pop(j,2) = pso_option.popgmax; end if pop(j,2) < pso_option.popgmin pop(j,2) = pso_option.popgmin; end % 自适应粒子变异 if rand>0.5 k=ceil(2*rand); if k == 1 pop(j,k) = (20-1)*rand+1; end if k == 2 pop(j,k) = (pso_option.popgmax-pso_option.popgmin)*rand + pso_option.popgmin; end end %适应度值 cmd = ['-v ',num2st

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