tinkphp5网站开发,论坛网站在线生成,建设一个网站流程,wordpress菜单字体目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 鲸鱼优化算法#xff08;WOA#xff09; 4.1.1 包围猎物 4.1.2 螺旋式搜索 4.1.3 更新策略 4.2 K近邻#xff08;KNN#xff09;分类器 4.3 基于WOA的KNN分类特征选择算法 5.完…目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 鲸鱼优化算法WOA 4.1.1 包围猎物 4.1.2 螺旋式搜索 4.1.3 更新策略 4.2 K近邻KNN分类器 4.3 基于WOA的KNN分类特征选择算法 5.完整程序 1.程序功能描述 基于鲸鱼优化的KNN分类特征选择算法。使用鲸鱼优化算法选择最佳的特征进行KNN分类从而提高KNN分类的精度。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 .................................................................%---开始迭代--------------------------------------------------- while t max_Iter % 当迭代次数小于等于最大迭代次数时 t a 2 - t * (2 / max_Iter); % 计算a的值 for i 1:N % 遍历每只鲸鱼 A 2 * a * rand() - a; % 计算A的值 C 2 * rand(); % 计算C的值 p rand(); % 生成一个随机数p l -1 2 * rand(); % 计算l的值 % 根据p的值选择更新策略 if p 0.5 if abs(A) 1 for d 1:dim % 更新鲸鱼的位置策略1 Dx abs(C * Xgb(d) - X(i,d)); X(i,d) Xgb(d) - A * Dx; end elseif abs(A) 1 for d 1:dim % 更新鲸鱼的位置策略2 k randi([1,N]); Dx abs(C * X(k,d) - X(i,d)); X(i,d) X(k,d) - A * Dx; end end elseif p 0.5 for d 1:dim % 更新鲸鱼的位置策略3 dist abs(Xgb(d) - X(i,d)); X(i,d) dist * exp(b * l) * cos(2 * pi * l) Xgb(d); end end % 对鲸鱼位置进行边界处理 XB X(i,:); XB(XB ub) ub; XB(XB lb) lb; X(i,:) XB; end % 在每次迭代后重新计算适应度并更新最佳位置和适应度 for i 1:N fit(i) fun(Feature0,label,(X(i,:) 0.5),P0S); if fit(i) fitG fitG fit(i); Xgb X(i,:); end end curve(t) fitG; % 记录当前迭代的最佳适应度 t t 1; % 迭代次数加1 end Pos 1:dim; % 生成一个从1到dim的序列 Sf Pos((Xgb 0.5) 1); % 找出最佳位置中大于0.5的维度的索引 Nf length(Sf); % 计算选择的特征数量 Feat_sel Feature0(:,Sf); % 根据选择的特征索引提取特征 % Accuracy Acc func_KNN(Feat_sel,label,hold_out); fprintf(\n Accuracy: %g %%,Acc);figure; plot(1:max_Iter,curve,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]); xlabel(迭代次数); ylabel(Fitness); grid on;figure; bar([size(Feature0,2),size(Feat_sel,2)]); xlabel(1:原特征数量 2:优化后特征数量); 254.本算法原理 基于鲸鱼优化Whale Optimization Algorithm, WOA的K近邻K-Nearest Neighbors, KNN分类特征选择算法是一种结合了启发式搜索算法和机器学习分类器的特征选择方法。该算法旨在通过鲸鱼优化算法优化特征子集以提高KNN分类器的分类性能。 4.1 鲸鱼优化算法WOA 鲸鱼优化算法是一种模拟鲸鱼捕食行为的优化算法。在WOA中鲸鱼的捕食行为被抽象为围绕当前最优解进行螺旋式搜索和随机搜索的过程。算法的数学模型主要包括以下几个部分 4.1.1 包围猎物 鲸鱼在捕食时会包围并接近猎物。这一行为可以通过以下数学模型模拟 4.1.2 螺旋式搜索 鲸鱼还会以螺旋式的路径接近猎物。这一行为可以通过以下数学模型模拟 4.1.3 更新策略 鲸鱼根据包围和螺旋式搜索的策略来更新自己的位置。具体的更新策略如下 4.2 K近邻KNN分类器 KNN分类器是一种基于实例的学习算法它根据输入样本的K个最近邻的训练样本的类别通过投票法来确定输入样本的类别。在特征选择中KNN分类器的性能可以用来评估所选特征子集的质量。 4.3 基于WOA的KNN分类特征选择算法 基于WOA的KNN分类特征选择算法将WOA的搜索能力与KNN分类器的分类能力相结合以找到最优的特征子集。算法的主要步骤如下 初始化设置WOA的参数如鲸鱼数量、最大迭代次数等。特征编码将特征选择问题编码为二进制优化问题其中每个特征对应一个二进制位1表示选择该特征0表示不选择。适应度函数定义适应度函数为KNN分类器在验证集上的分类准确率。WOA搜索使用WOA搜索最优的特征子集。在每次迭代中计算每个鲸鱼对应特征子集的适应度并根据适应度更新当前最优解。终止条件当达到最大迭代次数或满足其他终止条件时停止搜索。输出输出最优特征子集及其对应的适应度。 5.完整程序 VVV