分类预测|基于灰狼优化最小二乘支持向量机结合Adaboost集成的数据分类预测Matlab程序GWO-LSSVM-Adaboost
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前言
分类预测|基于灰狼优化最小二乘支持向量机结合Adaboost集成的数据分类预测Matlab程序GWO-LSSVM-Adaboost
一、GWO-LSSVM-Adaboost模型
GWO-LSSVM-Adaboost模型结合了三个不同的机器学习方法：Grey Wolf Optimizer (GWO)，Least Squares Support Vector Machine (LSSVM)，和Adaboost。让我们逐步解释每个部分的原理和整体过程：
1. Grey Wolf Optimizer (GWO)
Grey Wolf Optimizer (GWO) 是一种基于群体行为的优化算法，灵感来源于灰狼群体的社会结构和捕猎策略。它的主要思想是模拟灰狼群体中的行为，包括探索（在搜索空间中寻找新的解决方案）和开发（深入当前最佳解决方案）。算法的主要步骤包括：
- 初始化群体：随机生成初始种群中的灰狼位置。
- 更新灰狼位置：根据群体中每只灰狼的位置更新其个体最佳解决方案。
- 调整灰狼位置：基于“alpha”，“beta”和“delta”灰狼的位置更新整个种群的位置。
- 优化目标函数：通过迭代更新，优化目标函数以找到最佳解决方案。
2. Least Squares Support Vector Machine (LSSVM)
Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) 是一种基于支持向量机（SVM）的监督学习方法，旨在解决回归和分类问题。与传统的SVM不同，LSSVM通过最小化带有正则化项的损失函数来优化模型参数。其主要步骤包括：
- 选择核函数：通常使用核函数来映射数据到高维空间。
- 构建优化问题：将带有正则化项的损失函数转化为凸优化问题。
- 求解优化问题：通过解决对偶问题或者原始问题，获得模型参数。
- 预测：使用学习到的模型进行新数据的预测。
3. Adaboost
Adaboost 是一种集成学习方法，通过迭代训练基本分类器（通常是弱分类器）来构建一个强分类器。其核心思想是对之前训练的分类器进行加权组合，使得集成模型在分类过程中具有更高的准确性。主要步骤包括：
- 初始化样本权重：将每个样本的权重初始化为相等。
- 训练基本分类器：迭代训练基本分类器，并根据分类错误的样本调整样本权重。
- 加权组合：根据每个基本分类器的表现，计算其在最终分类器中的权重。
- 预测：使用加权组合的分类器进行新数据的预测。
GWO-LSSVM-Adaboost模型整合
GWO-LSSVM-Adaboost模型将以上三个部分整合在一起：
- 初始化：使用GWO初始化LSSVM模型的参数。
- 优化：通过GWO优化LSSVM的参数，以提高其预测准确性。
- 集成：使用Adaboost集成多个GWO-LSSVM模型，通过加权投票获得最终预测结果。
整个过程可以描述为：首先，通过GWO优化LSSVM的参数以提高其性能；然后，通过Adaboost集成多个经过优化的LSSVM模型，构建一个更强大的集成模型，用于进行最终的分类或回归预测。
这种模型结合了优化算法（GWO）、机器学习方法（LSSVM）和集成学习（Adaboost）的优点，可以在复杂的问题上提供更好的预测性能和泛化能力。
二、实验结果
三、核心代码
matlab">
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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 = T_train;
t_test = 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';%% Adaboost增强学习
% 样本权重
[mm,numl]=size(P_train); %% mm 特征 numl训练集个数
D(1,:)=ones(1,numl)/numl;K = 10; % 弱预测器个数
for i=1:K%% 弱预测器训练model = svmtrain(t_train, p_train,cmd);%% 弱预测器预测T_sim1 = svmpredict(t_train,p_train,model);%% 预测误差erroryc(i,:)=T_train - T_sim1';% 测试数据预测test_simu(i,:) = svmpredict(t_test, p_test,model);% 调整D值Error(i) = 0;for j = 1:numlif abs(erroryc(i,j)) > 0.1 % 较大误差Error(i)=Error(i)+D(i,j);D(i+1,j)=D(i,j)*1.1;elseD(i+1,j)=D(i,j);endend%计算弱预测器权重at(i)=0.5/exp(abs(Error(i)));end四、代码获取
私信即可
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
