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🔥 内容介绍
随着机器学习和数据科学的快速发展，数据分类成为了许多实际应用中的重要任务之一。在处理大规模数据集时，传统的分类算法往往面临着计算复杂度高、泛化能力差等问题。因此，研究人员一直在寻找更加高效和准确的分类方法。
在这篇博文中，我们将介绍一种基于灰狼算法优化核极限学习机（GWO-KELM）的数据分类方法。灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，其模拟了灰狼的领导者和追随者之间的社会行为。而核极限学习机（KELM）是一种基于极限学习机（ELM）的改进算法，通过引入核函数来提高分类性能。
GWO-KELM算法的基本思想是将灰狼算法和核极限学习机相结合，通过优化核函数的参数和隐含层神经元的权重，实现对数据集的分类。具体来说，算法首先使用灰狼算法对核函数的参数进行优化，然后使用优化后的核函数参数构建KELM分类器，最后利用该分类器对未知数据进行分类。
GWO-KELM算法相比传统的分类方法具有以下几个优点。首先，灰狼算法能够快速收敛到全局最优解，因此可以提高分类器的准确性。其次，通过优化核函数的参数，GWO-KELM算法可以更好地适应不同类型的数据集，提高了分类器的泛化能力。此外，GWO-KELM算法还具有较低的计算复杂度，适用于处理大规模数据集。
为了验证GWO-KELM算法的性能，我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，GWO-KELM算法在分类准确率、召回率和F1值等指标上都优于传统的分类方法。这表明GWO-KELM算法在处理数据分类问题时具有较好的性能和泛化能力。
综上所述，基于灰狼算法优化核极限学习机的数据分类方法（GWO-KELM）是一种高效、准确且具有泛化能力的分类算法。该算法通过灰狼算法优化核函数参数和KELM分类器的权重，实现对数据集的分类。未来，我们将继续研究和改进GWO-KELM算法，以进一步提高其性能和应用范围。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:202110347388[P][2023-10-02].
[2] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:CN202110347388.2[P].CN113066481A[2023-10-02].
[3] Roushangar K , Shahnazi S , Sadaghiani A A .An efficient hybrid grey wolf optimization-based KELM approach for prediction of the discharge coefficient of submerged radial gates[J].Soft Computing, 2022, 27(7):3623-3640.DOI:10.1007/s00500-022-07614-7.
