tic?%?計(jì)時器
%%?清空環(huán)境變量
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?（[‘E:\李博華\研究生\學(xué)習(xí)資料\代碼數(shù)據(jù)\數(shù)據(jù)西儲\xichuimf.mat‘]）
load?（[‘E:\李博華\研究生\學(xué)習(xí)資料\代碼數(shù)據(jù)\數(shù)據(jù)西儲\xichu_labels1.mat‘]）
%選定訓(xùn)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(xùn)練集?
train_xichu?=?[xichuimf（1:200:）;xichuimf（1501:1700:）;xichuimf（3001:3200:）;xichuimf（4501:4700:）];
%?相應(yīng)的訓(xùn)練集的標(biāo)簽也要分離出來
train_xichu_labels?=?[xichu_labels1（1:200）;xichu_labels1（1501:1700）;xichu_labels1（3001:3200）;xichu_labels1（4501:4700）];
%?將第一類的31-59第二類的96-130第三類的154-178做為測試集?;xichudate1（4001:4020:）;xichudate1（5001:5020:）
test_xichu?=?[xichuimf（201:350:）;xichuimf（1656:1805:）;xichuimf（3201:3350:）;xichuimf（4751:4900:）];
%?相應(yīng)的測試集的標(biāo)簽也要分離出來
test_xichu_labels?=?[xichu_labels1（1001:1150）;xichu_labels1（2501:2650）;xichu_labels1（3501:3650）;xichu_labels1（5001:5150）];
%?%?選定訓(xùn)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(xùn)練集
%?train_xichu?=?[xichudate（1:150:）;xichudate（201:350:）;xichudate（401:550:）;xichudate（601:750:）];
%?%?相應(yīng)的訓(xùn)練集的標(biāo)簽也要分離出來
%?train_xichu_labels?=?[xichu_labels（1:150）;xichu_labels（201:350）;xichu_labels（401:550）;xichu_labels（601:750）];
%?%?%?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_xichu?=?[xichudate（151:170:）;xichudate（351:370:）;xichudate（551:570:）;xichudate（751:770:）];
%?%?%?相應(yīng)的測試集的標(biāo)簽也要分離出來
%?%?test_xichu_labels?=?[xichu_labels（151:170）;xichu_labels（351:370）;xichu_labels（551:570）;xichu_labels（751:770）];
%?%?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_xichu?=?[xichudate（1:50:）;xichudate（201:250:）;xichudate（401:450:）;xichudate（601:650:）];
%?%?相應(yīng)的測試集的標(biāo)簽也要分離出來
%?test_xichu_labels?=[xichu_labels（1:50）;xichu_labels（201:250）;xichu_labels（401:450）;xichu_labels（601:650）];

%%?數(shù)據(jù)預(yù)處理
%?數(shù)據(jù)預(yù)處理將訓(xùn)練集和測試集歸一化到[01]區(qū)間
[train_xichutest_xichu]?=?scaleForSVM（train_xichutest_xichu01）;
[mtrainntrain]?=?size（train_xichu）;
[mtestntest]?=?size（test_xichu）;

dataset?=?[train_xichu;test_xichu];
%?[mtrainntrain]?=?size（train_xichu）;
%?[mtestntest]?=?size（test_xichu）;
%?
%?dataset?=?[train_xichu;test_xichu];
%?%?mapminmax為MATLAB自帶的歸一化函數(shù)
%?[dataset_scaleps]?=?mapminmax（dataset‘01）;
%?dataset_scale?=?dataset_scale‘;
%?
%?train_xichu?=?dataset_scale（1:mtrain:）;
%?test_xichu?=?dataset_scale（?（mtrain+1）:（mtrain+mtest）:?）;
%%?pca降維處理????????
????????[dataset_coefdataset_scoredataset_latentdataset_t2]?=?princomp（dataset）;
????????dataset_cumsum?=?100*cumsum（dataset_latent）./sum（dataset_latent）;
????????index?=?find（dataset_cumsum?>=?0.99）;
?????
????????train_xichu?=?dataset_score（1:mtrain:）;
????????test_xichu?=?dataset_score（?（mtrain+1）:（mtrain+mtest）:?）;
????????train_xichu?=?train_xichu（:1:index（1））;
????????test_xichu?=?test_xichu（:1:index（1））;
%%?PSO算法
?pso_option?=?struct（‘c1‘1.5‘c2‘1.7‘maxgen‘100‘sizepop‘20?...
????????????‘k‘0.6‘wV‘1‘wP‘1‘v‘5?...
????????????‘popcmax‘10^2‘popcmin‘10^（-1）‘popgmax‘10^3‘popgmin‘10^（-2））;
???????
????????pso_option.maxg