%%?Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡43個案例分析

%?SVM的參數(shù)優(yōu)化——如何更好的提升分類器的性能
%?by?李洋（faruto）
%?http://www.matlabsky.com
%?Email:faruto@163.com
%?http://weibo.com/faruto?
%?http://blog.sina.com.cn/faruto
%?2013.01.01
%%?清空環(huán)境變量
function?chapter_GA
close?all;
clear;
clc;
format?compact;
%%?數(shù)據(jù)提取

%?載入測試數(shù)據(jù)wine其中包含的數(shù)據(jù)為classnumber?=?3wine:178*13的矩陣wine_labes:178*1的列向量
load?wine.mat;

%?畫出測試數(shù)據(jù)的box可視化圖
figure;
boxplot（wine‘orientation‘‘horizontal‘‘labels‘categories）;
title（‘wine數(shù)據(jù)的box可視化圖‘‘FontSize‘12）;
xlabel（‘屬性值‘‘FontSize‘12）;
grid?on;

%?畫出測試數(shù)據(jù)的分維可視化圖
figure
subplot（351）;
hold?on
for?run?=?1:178
????plot（runwine_labels（run）‘*‘）;
end
xlabel（‘樣本‘‘FontSize‘10）;
ylabel（‘類別標簽‘‘FontSize‘10）;
title（‘class‘‘FontSize‘10）;
for?run?=?2:14
????subplot（35run）;
????hold?on;
????str?=?[‘a(chǎn)ttrib?‘num2str（run-1）];
????for?i?=?1:178
????????plot（iwine（irun-1）‘*‘）;
????end
????xlabel（‘樣本‘‘FontSize‘10）;
????ylabel（‘屬性值‘‘FontSize‘10）;
????title（str‘FontSize‘10）;
end

%?選定訓練集和測試集

%?將第一類的1-30第二類的60-95第三類的131-153做為訓練集
train_wine?=?[wine（1:30:）;wine（60:95:）;wine（131:153:）];
%?相應的訓練集的標簽也要分離出來
train_wine_labels?=?[wine_labels（1:30）;wine_labels（60:95）;wine_labels（131:153）];
%?將第一類的31-59第二類的96-130第三類的154-178做為測試集
test_wine?=?[wine（31:59:）;wine（96:130:）;wine（154:178:）];
%?相應的測試集的標簽也要分離出來
test_wine_labels?=?[wine_labels（31:59）;wine_labels（96:130）;wine_labels（154:178）];

%%?數(shù)據(jù)預處理
%?數(shù)據(jù)預處理將訓練集和測試集歸一化到[01]區(qū)間

[mtrainntrain]?=?size（train_wine）;
[mtestntest]?=?size（test_wine）;

dataset?=?[train_wine;test_wine];
%?mapminmax為MATLAB自帶的歸一化函數(shù)
[dataset_scaleps]?=?mapminmax（dataset‘01）;
dataset_scale?=?dataset_scale‘;

train_wine?=?dataset_scale（1:mtrain:）;
test_wine?=?dataset_scale（?（mtrain+1）:（mtrain+mtest）:?）;
%%?選擇GA最佳的SVM參數(shù)c&g

%?GA的參數(shù)選項初始化
ga_option.maxgen?=?200;
ga_option.sizepop?=?20;?
ga_option.cbound?=?[0100];
ga_option.gbound?=?[0100];
ga_option.v?=?5;
ga_option.ggap?=?0.9;

[bestaccbestcbestg]?=?gaSVMcgForClass（train_wine_labelstrain_winega_option）;

%?打印選擇結果
disp（‘打印選擇結果‘）;
str?=?sprintf（?‘Best?Cross?Validation?Accuracy?=?%g%%?Best?c?=?%g?Best?g?=?%g‘bestaccbestcbestg）;
disp（str）;

%%?利用最佳的參數(shù)進行SVM網(wǎng)絡訓練
cmd?=?[‘-c?‘num2str（bestc）‘?-g?‘num2str（bestg）];
model?=?svmtrain（train_wine_labelstrain_winecmd）;

%%?SVM網(wǎng)絡預測
[predict_labelaccuracy]?=?svmpredict（test_wine_labelstest_winemodel）;

%?打印測試集分類準確率
total?=?length（test_wine_labels）;
right?=?sum（predict_label?==?test_wine_labels）;
disp（‘打印測試集分類準確率‘）;
str?=?sprintf（?‘Accuracy?=?%g%%?（%d/%d）‘a(chǎn)ccuracy（1）righttotal）;
disp（str）;

%%?結果分析

%?測試集的實際分類和預測分類圖
figure;
hold?on;
plot（test_wine_labels‘o‘）;
plot（predict_label‘r*‘）;
xlabel（‘測試集樣本‘‘FontSize‘12）;
ylabel（‘類別標簽‘‘FontSize‘12）;
legend（‘實際測試集分類‘‘預測測試集分類‘）;
title（‘測試集的實際分類和預測分類圖‘‘FontSize‘12）;
grid?on;
snapnow;

%%?子函數(shù)?gaSVMcgForClass.m
function?[BestCVaccuracyBestcBestgga_option]?=?gaSVMcgForClass（train_labeltrain_dataga_option）
%?gaSVMcgForClass

%
%?by?faruto
%Email:patrick.lee@foxmail.com?QQ:516667408?http://blog.sina.com.cn/faruto?BNU

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

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?????文件???????8453??2013-08-18?10:57??chapter_PSO.m

?????文件??????20168??2010-01-30?18:38??wine.mat

?????文件??????25844??2013-08-18?10:57??html\chapter_GA.html

?????文件???????3346??2013-08-18?10:57??html\chapter_GA.png

?????文件???????6819??2013-08-18?10:56??html\chapter_GA_01.png

?????文件??????10865??2013-08-18?10:56??html\chapter_GA_02.png

?????文件??????12979??2013-08-18?10:57??html\chapter_GA_03.png

?????文件???????9064??2013-08-18?10:57??html\chapter_GA_04.png

?????文件??????25305??2013-08-18?10:56??html\chapter_GridSearch.html

?????文件???????3346??2013-08-18?10:56??html\chapter_GridSearch.png

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?????文件??????10865??2013-08-18?10:56??html\chapter_GridSearch_02.png

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?????文件??????16328??2013-08-18?10:56??html\chapter_GridSearch_04.png

?????文件??????21970??2013-08-18?10:56??html\chapter_GridSearch_05.png

?????文件??????15673??2013-08-18?10:56??html\chapter_GridSearch_06.png

?????文件???????9098??2013-08-18?10:56??html\chapter_GridSearch_07.png

?????文件??????32779??2013-08-18?10:58??html\chapter_PSO.html

?????文件???????3330??2013-08-18?10:58??html\chapter_PSO.png

?????文件???????6819??2013-08-18?10:57??html\chapter_PSO_01.png

?????文件??????10865??2013-08-18?10:57??html\chapter_PSO_02.png

?????文件??????13951??2013-08-18?10:58??html\chapter_PSO_03.png

?????文件???????9095??2013-08-18?10:58??html\chapter_PSO_04.png

?????文件???????6450??2013-08-18?10:56??chapter_GA.m

?????目錄??????????0??2017-12-15?10:33??html

-----------?---------??----------?-----??----

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