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

9 阅读3分钟

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

1.jpeg

2.jpeg

3.jpeg  

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         = 2c1r1-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)  = distLeaderexp(12l).*cos(l.2pi)+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:

image.png  

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。