基於WOA-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

简简单单做算法發表於2024-11-29
演算法Matlab神經網路

1.演算法執行效果圖預覽

(完整程式執行後無水印)

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）

for t=1:Iters
    t
    for i=1:Num
        if xwoa(i,1)<0
           xwoa(i,1)=0.1; 
        end
        if xwoa(i,2)<0
           xwoa(i,2)=0.001; 
        end
        %目標函式更新
        [pa(i)]  = fitness(xwoa(i,:),P,T);
        Fitout   = pa(i);
        %更新
        if Fitout < woa_get  
            woa_get = Fitout; 
            woa_idx = xwoa(i,:);
        end
    end
    %調整引數
    c1 = 2-t*((1)/120); 
    c2 =-1+t*((-1)/120);
    %位置更新
    for i=1:Num
        rng(i);
        r1         = rand();
        r2         = rand();
        K1         = 2*c1*r1-c1;  
        K2         = 2*r2;             
        l          =(c2-1)*rand + 1;  
        rand_flag  = rand();   
        
        for j=1:D
            if rand_flag<0.6   
               if abs(K1)>=1
                  RLidx    = floor(Num*rand()+1);
                  X_rand   = xwoa(RLidx, :);
                  D_X_rand = abs(K2*X_rand(j)-xwoa(i,j)); 
                  xwoa(i,j)= X_rand(j)-K1*D_X_rand;     
               else
                  D_Leader = abs(K2*woa_idx(j)-xwoa(i,j)); 
                  xwoa(i,j)= woa_idx(j)-K1*D_Leader;    
               end
            else
                distLeader = abs(woa_idx(j)-xwoa(i,j));
                xwoa(i,j)  = distLeader*exp(12*l).*cos(l.*2*pi)+woa_idx(j);
            end
        end
    end
    [pb]     = fitness(woa_idx,P,T);
    Pbest(t) = pb;
end

　　

4.演算法理論概述

乳腺癌是女性中最常見的惡性腫瘤之一，早期診斷對於提高治癒率至關重要。機器學習技術在醫學影像分析、生物標誌物檢測等方面的應用已經取得了顯著成果。支援向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種強大的分類工具，而鯨魚最佳化演算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）可以用於最佳化SVM的引數。

4.1 支援向量機（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：

4.2 WOA

WOA即Whale Optimization Algorithm（鯨魚最佳化演算法），是一種受自然界鯨魚捕食行為啟發的生物啟發式最佳化演算法，由Eslam Mohamed於2016年提出，常用於解決各種連續最佳化問題，包括函式最佳化、機器學習引數調整、工程設計等領域中的複雜最佳化任務。鯨魚最佳化演算法模擬了虎鯨的兩種主要覓食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 過程。

4.3 WOA最佳化SVM引數

在WOA-SVM中，WOA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：

1.初始化WOA種群；

2.每個粒子代表一組SVM引數；

3.使用交叉驗證的方法評估每組引數下的SVM分類效能；

4.根據分類效能更新粒子的位置和速度；

5.迭代直至滿足終止條件。

WOA-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，WOA-SVM提供了一種有效的解決方案。

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