資源簡介
現有的LSSVM工具箱,自帶PSO優化,參數無需調整,Matlab編寫的人工蜂群算法代碼,含詳細注釋和測試函數,簡短易懂,執行順暢??捎糜诮鉀Q無約束優化問題。

代碼片段和文件信息
%%?LS-SVM分類測試程序代碼模板
??%by?tangxb
??%e-mail:tangxb200@126.com?QQ:444646122
??%http://blog.sina.com.cn/lssvm
%%?清空變量空間
??clc;clear;close?all
??format?compact
%%?程序代碼計時開始
??tic;
%%?數據導入
?X0=load(‘C:\Documents?and?Settings\Administrator\桌面\訓練數據\數據\trainone.txt‘);
?Y0=load(‘C:\Documents?and?Settings\Administrator\桌面\訓練數據\數據\testone.txt‘);
?trainset=X0(:4:end);
?trainset_label=X0(:1);
?testset=Y0(:4:end);
?testset_label=Y0(:1);
%%?樣本集各維度可視化
?featuredisplay(trainsettrainset_labeltestsettestset_label1);
%%?計數樣本類別數
?labelnum=countlabelnum(testset_label);
%%??原始數據可視化
?figure;
?boxplot(trainset‘orientation‘‘horizontal‘);
?grid?on;
?title(‘Visualization?for?original?data‘);
%%?數據預處理
?%歸一化處理
??[trainsettestsetps]?=?scaleForLSSVM(trainsettestset01);
%?%%?歸一化后可視化
%??figure;
%??boxplot(trainset‘orientation‘‘horizontal‘);
%??grid?on;
%??title(‘Visualization?for?scale?data‘);
%?%%?樣本集歸一化后各維度可視化
%??featuredisplay(trainsettrainset_labeltestsettestset_label1);
%%?降維處理
??%1.pca處理
???[trainsettestset]?=?pcaForLSSVM(trainsettestset);
%???%2.ica處理
%????[trainsettestset]?=?fasticaForLSSVM(trainsettestset);
%???%3.dct處理
%????[trainsettestset]?=?DCTforSVM(trainsettestset);
%%?LS參數設置
?type?=?‘c‘;
?kernel_type?=?‘RBF_kernel‘;
?codefct?=?‘code_MOC‘;?
?preprocess?=?‘original‘;%‘preprocess‘或者‘original‘
?igam=0.1;
?isig2=0.1;
%?%將“多類”轉換成“兩類”的編碼方案
%?1.?Minimum?Output?Coding?(code_MOC)?
%?2.?Error?Correcting?Output?Code?(code_ECOC)
%?3.?One?versus?All?Coding?(code_OneVsAll)
%?4.?One?Versus?One?Coding?(code_OneVsOne)?
?%?編碼
?[Yccodebookold_codebook]?=?code(trainset_labelcodefct);
%%?PSO驗證優化參數
?[bestCVaccuarcybestcbestgpso_option]?=?psoLSSVMcgForClass(trainsettrainset_labelYc);
?%?訓練生成模型
?[alphab]=trainlssvm({trainsetYctypebestcbestgkernel_typepreprocess});
?%編碼分類結果
?Yd0?=?simlssvm({trainsetYctypebestcbestgkernel_typepreprocess}{alphab}testset);
%??%新加的行,為了畫ROC曲線
%??Zt=latentlssvm({trainsettrainset_labeltypegamsig2kernel_type}{alphab}testset);%X-訓練樣本集,Y-訓練樣本集類別號,XX-測試樣本集
%??[areasethresholdsoneMinusSpecSens]=roclssvm(ZtYY);%作圖用的最后兩個輸出oneMinusSpec(橫軸),Sens(縱軸),YY-測試樣本集類別號
?predict_label?=?code(Yd0old_codebook[]codebook);%解碼分類結果
%%?ROC曲線
?plotLSSVMroc(testset_labelpredict_labellabelnum);
%%?分類效果可視化、正確率
[rightpercenttestnumerrornumerrorindex]=classmeasures(testset_labelpredict_labelbestcbestg);
%%?程序運行計時
?toc
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????5831??2010-11-24?16:05??PSO優化LSSVM參數\psoLSSVMcgForClass.m
?????文件???????2686??2010-11-24?16:05??PSO優化LSSVM參數\a_template_flow_usingPSOLSSVM_class.m
?????目錄??????????0??2012-03-12?20:42??PSO優化LSSVM參數
-----------?---------??----------?-----??----
?????????????????8517????????????????????3
評論
共有 條評論