基于PSO-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

pso优化SVM过程：

识别率对比：

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

x = rand(Num,D)/50;
v = rand(Num,D)/50;
%先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg
for i=1:Num
    [p(i)]  = fitness(x(i,:),P,T);
    y(i,:)= x(i,:);
end
%全局最优
pg = x(1,:);             
 
for i=2:Num
    [pa(i)]  = fitness(x(i,:),P,T);
    [pb(i)]  = fitness(pg,P,T);
    
    if pa(i) < pb(i)
       pg=x(i,:);
    end
end
 
for t=1:Iters
    t
    for i=1:Num
        v(i,:) = v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
        x(i,:) = x(i,:)+v(i,:);
        
        if x(i,1)<0
           x(i,1)=0.01; 
        end
        if x(i,2)<0
           x(i,2)=0.001; 
        end
        [pa(i)] = fitness(x(i,:),P,T);
        if pa(i)<p(i)
           p(i)  = pa(i);
           y(i,:)= x(i,:);
        end
        [pb(i)] = fitness(pg,P,T);
        if p(i)<pb(i)
           pg=y(i,:);
        end
    end
    Pbest(t)  = mean(pb);
    t
end
 
figure;
plot(Pbest,'b');
legend('加权收敛目标');
grid on
 
%保存最优参数
for i=1:Num
[pa(i)] = fitness(x(i,:),P,T);
end
[V,I] = min(pa);
 
C     = x(I,1)/5;
gamma = x(I,2)/20;
05_0071m
 
save para.mat C gamma

4.算法理论概述

        粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模仿了鸟群觅食的行为。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习方法。将PSO与SVM结合，可以优化SVM中的参数选择问题，从而提高分类精度和泛化能力。

4.1 PSO粒子群优化

        粒子群优化算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。该算法模拟了鸟类觅食的行为，通过个体之间的协作完成搜索任务。每个“粒子”代表一个潜在解，每个粒子在搜索空间中具有位置和速度两个属性。

其中，w 是惯性权重，c1​ 和c2​ 是加速常数，r1​ 和r2​ 是[0,1]区间内的随机数。pbest,i​ 是粒子i的最佳历史位置，而gbest​ 是整个群体中的最佳位置。

4.2 svm

       SVM的目标是在不同类别之间找到一个最优的超平面，使得两类样本被尽可能远地分开。对于线性可分问题，SVM试图找到一个线性决策边界，即：

4.3 PSO-SVM

       在PSO-SVM中，PSO用于优化SVM的参数，如C（惩罚系数）、γ（核函数中的参数）。具体步骤如下：

初始化PSO种群；

每个粒子代表一组SVM参数；

使用交叉验证的方法评估每组参数下的SVM分类性能；

根据分类性能更新粒子的位置和速度；

迭代直至满足终止条件。

       PSO-SVM不仅能够有效解决SVM中参数选择的问题，还能够获得比传统SVM和BP神经网络更高的分类精度和更好的泛化能力。因此，在处理如乳腺癌这样的复杂分类问题时，PSO-SVM提供了一种有效的解决方案。