基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: **基于WOA的KNN特征选择算法摘要**该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)与K近邻(KNN)分类器的特征选择方法,旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现,WOA负责优化特征子集,通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义(以分类准确率为基准)、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习,优化特征选择,提高分类性能。

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

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3.核心程序

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');
25

4.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:

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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:

04512a5fad5a73944cf41decb4665eb3_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

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:

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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。

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