基於PSO-SVM的乳腺癌資料分類識別演算法matlab模擬,對比BP神經網路和SVM

1.演算法執行效果圖預覽

(完整程式執行後無水印)

pso最佳化SVM過程：

識別率對比：

2.演算法執行軟體版本

matlab2022a

3.部分核心程式

（完整版程式碼包含詳細中文註釋和操作步驟影片）

x = rand(Num,D)/50;
v = rand(Num,D)/50;
%先計算各個粒子的適應度，並初始化Pi和Pg
for i=1:Num
    [p(i)]  = fitness(x(i,:),P,T);
    y(i,:)= x(i,:);
end
%全域性最優
pg = x(1,:);             
 
for i=2:Num
    [pa(i)]  = fitness(x(i,:),P,T);
    [pb(i)]  = fitness(pg,P,T);
    
    if pa(i) < pb(i)
       pg=x(i,:);
    end
end
 
for t=1:Iters
    t
    for i=1:Num
        v(i,:) = v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
        x(i,:) = x(i,:)+v(i,:);
        
        if x(i,1)<0
           x(i,1)=0.01; 
        end
        if x(i,2)<0
           x(i,2)=0.001; 
        end
        [pa(i)] = fitness(x(i,:),P,T);
        if pa(i)<p(i)
           p(i)  = pa(i);
           y(i,:)= x(i,:);
        end
        [pb(i)] = fitness(pg,P,T);
        if p(i)<pb(i)
           pg=y(i,:);
        end
    end
    Pbest(t)  = mean(pb);
    t
end
 
figure;
plot(Pbest,'b');
legend('加權收斂目標');
grid on
 
%儲存最優引數
for i=1:Num
[pa(i)] = fitness(x(i,:),P,T);
end
[V,I] = min(pa);
 
C     = x(I,1)/5;
gamma = x(I,2)/20;
05_0071m
 
save para.mat C gamma

4.演算法理論概述

粒子群最佳化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基於群體智慧的最佳化演算法，它模仿了鳥群覓食的行為。支援向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種用於分類和迴歸分析的監督學習方法。將PSO與SVM結合，可以最佳化SVM中的引數選擇問題，從而提高分類精度和泛化能力。

4.1 PSO粒子群最佳化

粒子群最佳化演算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。該演算法模擬了鳥類覓食的行為，透過個體之間的協作完成搜尋任務。每個“粒子”代表一個潛在解，每個粒子在搜尋空間中具有位置和速度兩個屬性。

其中，w 是慣性權重，c1 和c2 是加速常數，r1 和r2 是[0,1]區間內的隨機數。pbest,i 是粒子i的最佳歷史位置，而gbest 是整個群體中的最佳位置。

4.2 svm

SVM的目標是在不同類別之間找到一個最優的超平面，使得兩類樣本被儘可能遠地分開。對於線性可分問題，SVM試圖找到一個線性決策邊界，即：

4.3 PSO-SVM

在PSO-SVM中，PSO用於最佳化SVM的引數，如C（懲罰係數）、γ（核函式中的引數）。具體步驟如下：

初始化PSO種群；

每個粒子代表一組SVM引數；

使用交叉驗證的方法評估每組引數下的SVM分類效能；

根據分類效能更新粒子的位置和速度；

迭代直至滿足終止條件。

PSO-SVM不僅能夠有效解決SVM中引數選擇的問題，還能夠獲得比傳統SVM和BP神經網路更高的分類精度和更好的泛化能力。因此，在處理如乳腺癌這樣的複雜分類問題時，PSO-SVM提供了一種有效的解決方案。

基於PSO-SVM的乳腺癌資料分類識別演算法matlab模擬,對比BP神經網路和SVM

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