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一、程序及算法内容介绍:
基本内容:
本代码基于Matlab平台编译,将:PSO(粒子群优化算法)与RF(随机森林)相结合,进行多输入、多特征数据的分类预测
输入训练的数据包含12个特征,1个响应值,即通过12个输入值预测1个输出值(多变量、多输入分类预测,个数可自行指定)
通过PSO算法优化随机森林中的:树个数、枝叶分叉树,这两个关键参数,提升预测的精度
数据输入程序后统一进行自动归一化处理,防止训练中出现过拟合
自动分析计算各个输入特征的:重要性、相关性图像,实现特征降维筛选(降维个数可自行选择),降低训练难度。
迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况
自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片
亮点与优势:
注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习
直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷
编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码
所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手
出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果
附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果:
三、算法介绍:
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等群体行为。以下是粒子群算法的详细原理:
基本思想:
PSO模拟了鸟群觅食的行为,每个解空间中的潜在解被称为粒子,每个粒子代表了一个潜在的解。
粒子根据自身的经验和群体的经验不断调整自己的位置,以寻找最优解。
算法步骤:
初始化:随机初始化一定数量的粒子,包括位置和速度,同时初始化个体最佳位置和全局最佳位置。
迭代优化:在每次迭代中,根据粒子当前位置和速度,更新粒子的位置。
更新速度:根据个体最佳位置和全局最佳位置的差异,调整粒子的速度,使粒子向最优解的方向移动。
位置更新:根据速度更新粒子的位置,并确保位置在搜索空间内。
适应度评估:计算每个粒子的适应度值,用于评价解的优劣。
更新最佳值:根据当前适应度值更新个体最佳位置和全局最佳位置。
终止条件:达到指定的迭代次数或满足停止条件时终止算法。
优势:
PSO算法简单且易于实现,不需要求导或计算梯度。
具有较好的全局搜索能力,能够跳出局部最优解。
适用于连续优化问题和多维空间搜索。