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⛄ 内容介绍
支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，它可以对数据进行分类。而基于蜣螂优化算法（DBO）来优化SVM的参数，可以提高SVM的分类精度。
蜣螂优化算法是一种基于自然界中蜣螂觅食行为的优化算法，它通过模拟蜣螂在寻找食物时的行为，来求解复杂问题。在优化SVM的参数时，可以使用蜣螂优化算法来搜索最优的参数组合，从而提高SVM的分类精度。
具体实现过程可以参考以下步骤：
- 首先，需要准备好SVM的训练数据和测试数据。
- 然后，需要选择SVM的核函数和优化算法。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等，而常用的优化算法有SMO算法和QP算法等。
- 接着，可以使用DBO算法来搜索最优的SVM参数组合。在进行优化时，可以将SVM的参数作为蜣螂觅食的食物，将SVM的分类精度作为蜣螂觅食的目标函数，通过模拟蜣螂觅食的过程来搜索最优的参数组合。
- 最后，使用优化后的SVM模型对测试数据进行分类，并计算分类精度。
使用DBO算法优化SVM参数可以有效提高SVM的分类精度，但需要注意的是，算法的效率和优化结果的稳定性也需要考虑。
⛄ 部分代码
%%%%%%%%%%%%
tic % 计时器
%% 清空环境变量
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('xunlianjihebing.mat');
load('trainlabels.mat');
load('ceshiji3.mat');
load('testlabels3.mat');
% 选定训练集和测试集
% 将第一类的1-3testlabels10,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集
train_ceemdan = [xunlianji(1:40,:);xunlianji(41:80,:);xunlianji(81:120,:);xunlianji(121:160,:)];
% 相应的训练集的标签也要分离出来
train_ceemdan_labels = [trainlabels(1:40);trainlabels(41:80);trainlabels(81:120);trainlabels(121:160)];
% 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_ceemdan = [ceshiji3(1:60,:);ceshiji3(61:120,:);ceshiji3(121:180,:);ceshiji3(181:240,:)];
% 相应的测试集的标签也要分离出来
test_ceemdan_labels = [testlabels3(1:60);testlabels3(61:120);testlabels3(121:180);testlabels3(181:240)];
SearchAgents_no=30; % Number of search agents
Function_name='F7'; %
Max_iteration=1000; % Maximum numbef of iterations
data.train_ceemdan_labels=train_ceemdan_labels;
data.train_ceemdan=train_ceemdan;
data.test_ceemdan_labels=test_ceemdan_labels;
data.test_ceemdan=test_ceemdan;
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,~]=Get_Functions_details(Function_name,data);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 调用蜣螂优化算法（DBO） %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
[fMin,bestX,SSA_curve]=DBO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,data);
%Draw objective space
semilogy(SSA_curve,'Color','g')
axis ([0 1000 0 1 ])
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
%axis tight
grid on
box on
legend('DBO')
display(['The best solution obtained by SSA is : ', num2str(bestX)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by SSA is : ', num2str(fMin)]);
bestc=bestX(1);
bestg=bestX(2);
bestGWOaccuarcy=fMin;
disp('打印选择结果');
str=sprintf('Best Cross Validation Accuracy = %g%%，Best c = %g，Best g = %g',bestGWOaccuarcy*100,bestc,bestg);
disp(str)
%% 利用最佳的参数进行SVM网络训练
cmd_gwosvm = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];
model_gwosvm = svmtrain(train_ceemdan_labels,train_ceemdan,cmd_gwosvm);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王晓云.基于SVM的图像分类算法优化实现[J].信息安全与通信保密, 2013(2):59-62.DOI:10.3969/j.issn.1009-8054.2013.02.026.
[2] 梁志.基于数据关系的SVM多分类方法研究[D].山西大学,2013.
[3] 王志华,罗齐,刘绍廷.基于混沌灰狼优化算法的SVM分类器研究[J].计算机工程与科学, 2018, 40(11):7.DOI:10.3969/j.issn.1007-130X.2018.11.017.
