基于WOA-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)

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）

for t=1:Iters
    t
    for i=1:Num
        if xwoa(i,1)<0
           xwoa(i,1)=0.1; 
        end
        if xwoa(i,2)<0
           xwoa(i,2)=0.001; 
        end
        %目标函数更新
        [pa(i)]  = fitness(xwoa(i,:),P,T);
        Fitout   = pa(i);
        %更新
        if Fitout < woa_get  
            woa_get = Fitout; 
            woa_idx = xwoa(i,:);
        end
    end
    %调整参数
    c1 = 2-t*((1)/120); 
    c2 =-1+t*((-1)/120);
    %位置更新
    for i=1:Num
        rng(i);
        r1         = rand();
        r2         = rand();
        K1         = 2*c1*r1-c1;  
        K2         = 2*r2;             
        l          =(c2-1)*rand + 1;  
        rand_flag  = rand();   
        
        for j=1:D
            if rand_flag<0.6   
               if abs(K1)>=1
                  RLidx    = floor(Num*rand()+1);
                  X_rand   = xwoa(RLidx, :);
                  D_X_rand = abs(K2*X_rand(j)-xwoa(i,j)); 
                  xwoa(i,j)= X_rand(j)-K1*D_X_rand;     
               else
                  D_Leader = abs(K2*woa_idx(j)-xwoa(i,j)); 
                  xwoa(i,j)= woa_idx(j)-K1*D_Leader;    
               end
            else
                distLeader = abs(woa_idx(j)-xwoa(i,j));
                xwoa(i,j)  = distLeader*exp(12*l).*cos(l.*2*pi)+woa_idx(j);
            end
        end
    end
    [pb]     = fitness(woa_idx,P,T);
    Pbest(t) = pb;
end

4.算法理论概述

      乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对于提高治愈率至关重要。机器学习技术在医学图像分析、生物标志物检测等方面的应用已经取得了显著成果。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的分类工具，而鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）可以用于优化SVM的参数。

4.1 支持向量机（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：

4.2 WOA

       WOA即Whale Optimization Algorithm（鲸鱼优化算法），是一种受自然界鲸鱼捕食行为启发的生物启发式优化算法，由Eslam Mohamed于2016年提出，常用于解决各种连续优化问题，包括函数优化、机器学习参数调整、工程设计等领域中的复杂优化任务。鲸鱼优化算法模拟了虎鲸的两种主要觅食策略： Bubble-net attacking 和 Spiral updating 过程。

4.3 WOA优化SVM参数

       在WOA-SVM中，WOA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：

1.初始化WOA种群；

2.每个粒子代表一组SVM参数；

3.使用交叉验证的方法评估每组参数下的SVM分类性能；

4.根据分类性能更新粒子的位置和速度；

5.迭代直至满足终止条件。

       WOA-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，WOA-SVM提供了一种有效的解决方案。