分类预测 | Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测

分类预测 |Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测

分类效果

基本介绍

Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测；
2.输入数据为多特征分类数据，即数据输入12个特征，输出分四类；
3.运行环境Matlab2018及以上,运行MainSSA_RF即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集；
4.麻雀算法优化随机森林树木棵树和森林深度，输入12个特征，分四类，可视化展示分类准确率，模型对比输出。

模型描述

• 麻雀算法

SSA是于2020年提出的,比较新颖,具有寻优能力强,收敛速度快的优点。
首先,对种群初始化。设有n只麻雀组成的种群表示为:

在SSA 中,一部分麻雀作为发现者为种群搜索食物探路。种群中60%的个体作为加入者,依据发现者提供的觅食方向觅食,并且发现者和加入者的身份是动态变化的。最后剩下个体作为警戒者,观察食物周围环境是否有危险,一旦发现危险,立刻发出信号,所有麻雀作出反捕食行为。在每次迭代的过程中,发现者的位置更新描述，如下:

• 随机森林

集成学习常见的独立学习器生成方式有串行序列生成(Boosting)和并行序列生成(Bagging)两种,RF在思想上可以看作是Bagging的改进假设有一个样本集D = {(x1,y1),(x2,y2),…,(x3,y3)},通过自然采样法抽取若干小样本集1,D2,…,DK作为输入训练出C1,C2,…,CK 共K 个弱学习器。再把测试数据导入训练好的弱学习器进行预测分类,通过计算K个弱学习器预测结果的平均值得到最终决策结果。

程序设计

• 完整程序和数据下载方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据下载方式2：Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测

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% 麻雀优化算法             %
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function [Best_pos,Best_score,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)ST = 0.7;%预警值
PD = 0.4;%发现者的比列，剩下的是加入者0.7
SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量
SDNumber = round(SD*PD);%意识到有危险麻雀数量%种群初始化
X0=initialization(pop,dim,ub,lb);
X = X0;
%计算初始适应度值
fitness = zeros(1,pop);
for i = 1:popfitness(i) =  fobj(X(i,:));
end
[fitness, index]= sort(fitness);%升排序
BestF = fitness(1);
WorstF = fitness(end);
GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值
for i = 1:popX(i,:) = X0(index(i),:);
end
curve=zeros(1,Max_iter);
GBestX = X(1,:);%全局最优位置
X_new = X;
for i = 1: Max_iterdisp(['第',num2str(i),'次迭代'])BestF = fitness(1);WorstF = fitness(end);R2 = rand(1);for j = 1:PDNumberif(R2<ST)X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));elseX_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);end     endfor j = PDNumber+1:pop
%        if(j>(pop/2))if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);else%产生-1，1的随机数A = ones(1,dim);for a = 1:dimif(rand()>0.5)A(a) = -1;endend AA = A'*inv(A*A');     X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';endendTemp = randperm(pop);SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber); for j = 1:SDNumberif(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)K = 2*rand() -1;X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));endend%边界控制for j = 1:popfor a = 1: dimif length(ub)>1if(X_new(j,a)>ub(a))X_new(j,a) =ub(a);endif(X_new(j,a)<lb(a))X_new(j,a) =lb(a);endelseif(X_new(j,a)>ub)X_new(j,a) =ub;endif(X_new(j,a)<lb)X_new(j,a) =lb;endendendend %更新位置for j=1:popfitness_new(j) = fobj(X_new(j,:));endfor j = 1:popif(fitness_new(j) < GBestF)GBestF = fitness_new(j);GBestX = X_new(j,:);   endendX = X_new;fitness = fitness_new;%排序更新[fitness, index]= sort(fitness);%排序BestF = fitness(1);WorstF = fitness(end);for j = 1:popX(j,:) = X(index(j),:);endcurve(i) = GBestF;disp(['current iteration is: ',num2str(i), ', best fitness is: ', num2str(GBestF)]);
end
Best_pos =GBestX;  %全局最优位置 K  Alpha值组合
Best_score = curve(end);%全局最优适应度值  熵值最小
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128589064?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5502