一种基于遗传算法和SVM的特征选择
支持向量机模型的特征选择技巧
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于分类、回归和异常检测等领域的机器学习算法。
在实际应用中，支持向量机的性能往往受特征选择的影响。
合适的特征选择可以提高支持向量机模型的预测精度，减少计算复杂度，降低模型的过拟合风险。
本文将介绍几种常见的支持向量机模型的特征选择技巧，以及它们的应用场景和优缺点。
特征选择是指从原始数据中选择最具代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。
支持向量机模型的特征选择技巧可以大致分为过滤式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedded）三种类型。
在选择特征的过程中，需要考虑特征之间的相关性、重要性以及对模型预测结果的影响。
下面分别介绍这三种特征选择技巧的原理和应用。
过滤式特征选择是在训练模型之前，利用统计学方法对特征进行评估和排序，然后选择排名靠前的特征。
常用的过滤式特征选择方法包括方差选择、相关系数选择和互信息选择等。
方差选择方法适用于处理连续型特征，它通过计算特征的方差来评估特征的重要性，然后选择方差大于某个阈值的特征。
相关系数选择方法则通过计算特征与目标变量的相关系数来评估特征的重要性，选择与目标变量相关性高的特征。
互信息选择方法则通过计算特征与目标变量的互信息来评估特征的重要性，选择互信息大于某个阈值的特征。
过滤式特征选择方法简单高效，但忽略了特征之间的交互影响，可能会漏掉一些重要的特征。
包裹式特征选择是在模型训练的过程中，利用模型的性能来评估特征的重要性，然后选择最优的特征子集。
常用的包裹式特征选择方法包括递归特征消除、基于遗传算法的特征选择和基于模型的特征选择等。
递归特征消除方法首先利用所有特征训练模型，然后根据模型对特征的重要性进行排序，逐步剔除对模型影响最小的特征，直到达到预设的特征数量。
基于遗传算法的特征选择方法通过模拟自然选择的过程，利用交叉和变异等操作搜索最优特征子集。
基于模型的特征选择方法则利用模型的性能指标（如准确率、AUC等）来评估特征的重要性，选择对模型性能影响最大的特征。
支持向量机的特征选取方法
支持向量机的特征选取方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。
在实际应用中，选择合适的特征对于SVM的性能至关重要。
本文将介绍一些常用的支持向量机特征选取方法，帮助读者更好地理解和应用SVM算法。
一、特征选取的重要性特征选取是指从原始数据中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高分类或回归模型的性能。
在SVM中，特征选取的目标是找到最佳的特征子集，以提高分类超平面的判别能力和泛化能力。
二、过滤式特征选取方法过滤式特征选取方法是一种独立于具体学习算法的特征选择方法，它通过对特征进行评估和排序，然后选择排名靠前的特征子集。
常用的过滤式特征选取方法有相关系数法、卡方检验法和信息增益法等。
1. 相关系数法相关系数法是一种衡量特征与目标变量之间线性关系的方法。
它通过计算特征与目标变量之间的相关系数，选择相关性较高的特征。
在SVM中，相关系数法可以帮助我们筛选出与目标变量相关性较强的特征，提高分类模型的性能。
2. 卡方检验法卡方检验法是一种用于检验特征与目标变量之间独立性的方法。
它通过计算特征与目标变量之间的卡方值，选择卡方值较大的特征。
在SVM中，卡方检验法可以帮助我们找到与目标变量相关性较高的特征，提高分类模型的准确性。
3. 信息增益法信息增益法是一种衡量特征对于目标变量分类能力的方法。
它通过计算特征对目标变量的信息增益，选择信息增益较大的特征。
在SVM中，信息增益法可以帮助我们选择对目标变量具有较强分类能力的特征，提高分类模型的性能。
三、嵌入式特征选取方法嵌入式特征选取方法是一种将特征选取与学习算法结合起来的方法，通过学习算法自身的特性选择最佳的特征子集。
常用的嵌入式特征选取方法有L1正则化方法、决策树方法和基于遗传算法的方法等。
1. L1正则化方法L1正则化方法是一种通过在目标函数中加入L1范数惩罚项来实现特征选取的方法。
遗传算法优化svm参数
遗传算法优化svm参数遗传算法是一种基于自然适应性进化理论的优化算法，它通过模拟自然界中的进化过程，通过遗传算子（交叉和变异操作）对个体进行进化和选择，以找到最优解决方案。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种非常有效的分类算法，通过在数据集中找到最有代表性的样本点，构建超平面分离不同类别的样本。
优化SVM的参数可以提高分类的准确率和稳定性。
下面是使用遗传算法优化SVM参数的一般步骤：1. 确定优化目标：首先明确需要优化的SVM参数，如惩罚系数C、核函数类型和参数、松弛变量等，这些参数会影响模型的性能。
2. 设计基因编码：将待优化的参数映射为基因的编码形式，可以使用二进制、整数或浮点数编码。
例如，某个参数的取值范围为[0, 1]，可以使用浮点数编码。
3. 初始化种群：随机生成初始的种群，每个个体都表示一个SVM参数的取值组合。
4. 适应度评估：使用训练集对每个个体进行评估，计算其在测试集上的准确率或其他指标作为个体的适应度。
5. 选择操作：根据适应度排序或轮盘赌等策略，选择优秀个体进行遗传操作。
6. 交叉操作：从选中的个体中进行交叉操作，生成新的个体。
可以使用单点交叉、多点交叉或均匀交叉等策略。
7. 变异操作：对生成的新个体进行变异操作，引入随机扰动，增加种群的多样性。
变异操作可以改变某个基因的值或重新随机生成某个基因。
8. 更新种群：将交叉和变异生成的个体合并到种群中。
9. 重复步骤4-8，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或种群适应度不再改变）。
10. 选择最优个体：从最终的种群中选择适应度最好的个体作为最优解，即SVM的最优参数。
通过以上步骤，遗传算法可以搜索参数空间，并找到最有解决方案。
通过尝试不同的参数组合，可以优化SVM模型的性能。
请注意，以上只是一般的遗传算法优化SVM参数的步骤，实际应用中可能会根据具体问题进行适当的调整。
在实际操作中，还可以通过引入其他优化技巧（如局部搜索）来进一步提高搜索效率。
基于遗传算法的LS-SVM参数优选及其在经济预测中的应用
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遗传算法优化svm参数
遗传算法优化svm参数遗传算法是一种基于自然选择和遗传进化理论的优化算法。
该算法使用了一组初始的种群，进行重复的仿真、选择、交叉和变异等过程，以进行参数优化，并最终得到最优解。
支持向量机（SVM）是一种常见的分类算法，通过构建超平面将数据分割成不同的类别，并使得分类误差最小化。
SVM的性能在很大程度上取决于其参数设置。
传统的参数优化方法通常需要进行大量的试错进行优化，而遗传算法可以有效地避免这种情况，从而提高了优化的效率。
下面将分别介绍如何使用遗传算法进行SVM优化的步骤以及一些优化方法。
使用遗传算法优化SVM参数的步骤第一步：定义适应度函数。
在使用遗传算法时，适应度函数是决定优化方向的重要因素。
对于SVM分类器，适应度函数可以通过计算分类器在一组测试数据上的分类准确率（accuracy）或其他评价指标来进行定义。
第二步：定义变量的搜索空间。
SVM有许多参数需要进行调整，如核函数类型、惩罚参数C、核函数参数等。
因此，需要定义每个参数的搜索空间范围。
对于每个参数，可以制定最小值和最大值作为搜索范围。
第三步：初始化种群。
创建一个初始的参数向量，其元素值在搜索空间范围内随机生成。
第四步：对种群进行适应度评价。
使用定义好的适应度函数计算种群中每个个体的适应度值。
第五步：进行选择操作。
从父代中选择适应度高的个体作为参考个体，然后通过选择操作筛选出较好的个体进行后代繁殖。
第六步：进行交叉操作。
交叉操作可以随机选取一些个体进行“交叉”，人为地加入新的变量信息，这样可以扩展搜索空间。
操作可选择单点交叉或多点交叉。
第七步：进行变异操作。
变异操作用来避免早熟现象，即种群中过于相似的个体数量过多，使用随机生成的变量值来替换现有变量值。
第八步：对子代进行适应度评价。
使用定义好的适应度函数计算子代中每个个体的适应度值。
第九步：重复上述操作，直至达到预定的迭代次数或达到最优解。
优化方法：通过适当选择适应度函数和搜索范围，可以提升遗传算法的性能。
遗传算法优化svm参数
遗传算法优化svm参数遗传算法是一种基于自然选择和进化理论的优化算法，适用于求解复杂的非线性优化问题。
由于支持向量机（SupportVector Machine，SVM）在机器学习中被广泛应用于分类和回归问题，因此使用遗传算法来优化SVM的参数是一个常见的研究方向。
SVM是一种二分类模型，通过在特征空间中寻找最佳的超平面对数据进行分类。
根据问题的不同，SVM具有多个参数需要进行调优，包括C（正则化常数）和核函数中的参数等。
使用遗传算法来优化这些参数可以通过以下步骤实现：1. 确定问题的适应度函数：在遗传算法中，适应度函数用于评估每个个体的性能。
对于SVM参数优化问题，可以选择采用交叉验证准确率或分类精度作为适应度函数。
2. 初始化种群：在遗传算法中，初始化种群是一个重要的步骤。
对于SVM参数优化问题，可以随机生成一组初始参数作为种群的起始点。
3. 选择操作：选择操作是根据适应度函数的结果选择优秀的个体。
常用的选择算法有轮盘赌选择和锦标赛选择等。
4. 交叉操作：交叉操作是从选择的个体中随机选择两个或多个个体，通过某种方式进行交叉生成新的个体。
在SVM参数优化问题中，可以选择单点交叉、多点交叉或均匀交叉等策略。
5. 变异操作：变异操作是为了确保种群具有一定的多样性，防止算法陷入局部最优解。
在SVM参数优化中，可以通过改变个体的某个或多个参数的值来进行变异。
6. 评价和重复：每次进行选择、交叉和变异操作后，都需要对生成的新个体进行评价并计算适应度值。
重复上述步骤直到满足终止条件为止，比如达到最大迭代次数或适应度达到某个阈值。
在进行SVM参数优化时，有几个问题需要考虑：1. 参数范围：对于每个参数，需要明确其可能的取值范围。
例如，正则化常数C通常取值为0到无穷大之间的正实数。
2. 交叉验证：在SVM参数优化中，使用交叉验证是常见的一种方式。
通过将数据集划分为训练集和验证集，可以评估不同参数组合的性能。
常用的交叉验证方法有k折交叉验证和留一验证等。
机器学习中的特征选择算法
机器学习中的特征选择算法在机器学习领域，特征选择算法是一种重要的技术，以帮助我们从原始数据中选择最具有预测能力的特征。
通过特征选择，我们可以降低数据维度、减少模型复杂度、提高模型性能和可解释性。
本文将介绍几种常见的机器学习特征选择算法，并讨论它们的原理与应用。
一、过滤方法（Filter Methods）过滤方法是一种基于数据统计或相关度分析的特征选择方法。
它们通常在特征选择和模型训练之前就进行，用以排除那些与目标变量关联较低的特征。
常见的过滤方法包括Pearson相关系数、互信息和方差选择法。
1. Pearson相关系数Pearson相关系数是用来表示两个变量之间线性相关程度的统计量。
在特征选择中，我们可以计算每个特征与目标变量之间的Pearson相关系数，筛选出与目标变量具有较高相关性的特征。
这样可以保留那些对目标变量有较强预测能力的特征。
2. 互信息互信息是一种用来衡量两个变量之间非线性相关性的度量指标。
对于特征选择，我们可以计算每个特征与目标变量之间的互信息，选择具有较高互信息的特征作为重要特征。
互信息比Pearson相关系数更适用于发现非线性相关性。
3. 方差选择法方差选择法是一种基于变量方差的特征选择方法。
它认为方差较小的特征提供的信息较少，通常对于分类问题来说，标准差小于某个阈值的特征可被认为是无效的，因此可以将其剔除。
二、包裹方法（Wrapper Methods）包裹方法是一种利用机器学习模型的性能来评估特征重要性并进行特征选择的方法。
它通过从特征子集中搜索最优特征组合，来判断特征的重要性。
常见的包裹方法有递归特征消除和遗传算法。
1. 递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）递归特征消除是一种通过逐步剔除“最不重要”的特征来进行特征选择的方法。
RFE首先基于当前的特征集训练一个机器学习模型，然后剔除权重最低的特征，再次训练模型。
如此重复，直到达到预设的特征数量或模型性能的要求。
基于SVM的特征选择方法研究
基于SVM的特征选择方法研究基于SVM的特征选择方法研究随着机器学习和数据挖掘的快速发展，特征选择作为数据预处理的一环，逐渐引起了广泛的关注。
特征选择的目的是通过从原始数据中选择出最具有代表性的特征子集，以提高分类或回归任务的性能。
而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，其在特征选择中也有着独特的应用。
SVM是一种基于统计学习理论的分类器，其核心思想是通过找到一个最优超平面，将不同类别的样本正确地分开。
在SVM中，特征选择起到了关键的作用。
简单来说，特征选择可以理解为通过选择最优特征子集，降低特征维度，减少计算复杂度和冗余信息，同时提高分类性能。
那么，在SVM中，有哪些常用的特征选择方法呢？首先是过滤式特征选择方法。
这类方法主要是基于特征与类别之间的相关性进行特征选择。
常见的过滤式特征选择方法包括方差阈值法、相关系数法和互信息法等。
其中，方差阈值法是指通过计算每个特征的方差，选择方差大于某一阈值的特征作为最终特征子集。
相关系数法是指通过计算特征与类别之间的相关系数，选择相关性较高的特征。
互信息法是指通过计算特征与类别之间的互信息量，选择互信息量较大的特征。
这些方法简单易用，计算效率高，但往往没有考虑到特征之间的关联性。
其次是包裹式特征选择方法。
这类方法主要是通过选择最优特征子集的方式，直接优化分类性能。
常见的包裹式特征选择方法包括递归特征消除法（Recursive FeatureElimination, RFE）和遗传算法等。
RFE是指通过使用SVM对特征子集进行迭代学习和剔除，最终找到最优特征子集。
遗传算法是指通过模拟进化过程中的自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化特征子集并选择最优特征。
这些方法能够更加全面地考虑特征与分类任务之间的关系，但计算复杂度较高，适用于特征维度较小的情况。
最后是嵌入式特征选择方法。
这类方法主要是将特征选择过程融入到SVM的学习过程中。
基于SVM的特征选择方法
02
基于SVM的特征选择方 法的主要种类
基于SVM的过滤式特征选择方法
总结词
过滤式特征选择方法是一种独立于分类器的特征选择方法，通过计算特征的统计性质来评估其重要性 。
详细描述
基于SVM的过滤式特征选择方法通常包括以下步骤：首先，根据特征的权重或相关性计算每个特征的 重要性得分；然后，根据这些得分对特征进行排序；最后，选择得分较高的特征组成子集。这种方法 不依赖于特定的分类器，因此具有较高的通用性。
• 基于SVM的特征选择方法的基本原理是将特征选择过程看 作一个二分类问题，通过构造一个最优分类超平面，将数 据集划分为两个类别。在特征选择过程中，通过将每个特 征单独或组合进行分类能力的评估，选择使得分类超平面 最优化（即分类间隔最大）的特征子集。常用的基于SVM 的特征选择方法包括基于惩罚项的特征选择、基于间隔的 特征选择和基于递归的特征消除等。
详细描述
在疾病预测中，基于SVM的特征选择方法可以帮助我 们从海量的生物信息数据中筛选出与疾病发生和发展 相关的关键特征，为精准医疗和个性化治疗提供有力 支持。该方法在生物信息学、医学数据分析和精准医 疗等领域具有广泛的应用前景。
05
基于SVM的特征选择方 法的未来发展及研究方向
现有研究的不足与改进方向
01
缺乏对特征选择方法 的全局考虑
现有的SVM特征选择方法往往只关注 局部特征，缺乏对整体特征的考虑， 导致选择的特征可能无法全面反映样 本的特性。
02
缺乏对特征选择方法 的多角度考虑
现有的SVM特征选择方法往往只从一 个角度考虑特征的选择，无法全面反 映样本的复杂性。
03
缺乏对特征选择方法 的评估标准
基于SVM的特征选择方法的应用范围
基于遗传算法和一类SVM的隐秘图像检测方案
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摘 要 ： 对 二 类 支持 向量 机 分 类 器在 隐 秘 图像 检 测 中训 练 步 骤 复 杂 与推 广性 弱 的缺 点 ， 出 了一 种 新 的 基 于遗 传 算 法 和 一 类 支 针 提 持 向 量 机 的 隐秘 图像 检 测 方 案 。 用遗 传 算 法 进 行 图像 特征 选择 ， 类 支 持 向 量 机 作 为 分 类 器 。 采 一 实验 结 果表 明 ， 只利 用一 类 支持 与
郭 璇 。杨 晓 元 １ 佳 。韩 鹏 ． ， ２刘 ，
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１ 警 工 程 学 院 电 子 技 术 系 网 络 与 信 息 安全 武警 部 队重 点 实 验 室 ， ． 武 西安 ７ ０ ８ １０ ６ ２西 安 电 子 科 技 大 学 ＩＮ 国 家 重 点实 验 室 ， 安 ｔｃｉｎＣｏ ｕ ｒ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｐｉａ ｏ ｓ ２ ０ ４ （ ０） ３ — ９ ｔｇ ｎ ｇ ａ ｈ ｅｅ ｔｏ ． ｍｐ ｔ ｇｎ ｅ ｉｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ｔ ｎ ， ０ ７， ３ ２ ：７ ３ ． ｅ ｃｉ
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基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化
率 ), 定义如下 : RA = 3. 2 测试数据集中分类正确的个数 测试数据集样本个数 ( 6)
特征编码对 SVM 性 能的影响和优化 SVM 训练和检测的对象都是标准数 据样本 , 但是特征编
2 支持向量机
2. 1 线性情况 假 设一组训练样本 D = { ( x i, y i ) } ni= 1 , 其中 , xi ! R, y i ! { - 1, 1 }, R 表示输入模式 的特征空间。 当训练样本集线性可 分时 , 可以将分类超平面的描述为 w ∀ x + b = 0。 其中向量 w 为分类超平面的权系 数。 b 是分类 阈值。 要找 到这 个超平 面 , 需要求解下面的二次 规划问题 : m in (w ) = ( w ∀ w ) / 2 s . t . yi [ ( x i ∀ w ) - b ] # 1, i = 1, 2, ∃, n ( 1) 此时 , 可以求解得到最优分类超平面的线性分类器为 f ( x ) = sgn
Opti m ization of Features w ith W eight andM odel Para m eters of SVM Based on G enetic A lgorithm
YANG Jie , Z H ENG N ing , L I U D ong , LUO Sh i- gui
%
n
i= 1
其中 ai 为拉格朗日乘子 , 其中不为 0 的解向量为支持向 量。 2. 2 非线性情况 对于非线性问题 , 支持向量机通过 选择适当的 非线性变 换 , 将输入空间 R 中的训 练样本映射到某个高维特征空间 F, 使得在目标高维空间 中这些样本线性可分。 根据泛 函的有关理论 , 若核函数 K ( x, xi ) 满足 M erce r条 件 , 它就对应某一变换空间中的内积 < 射 , 所以求映射 < ( x i∀ x ) > , 函数 R ∋ F 是一 个从非线 性输入空间 R 到高维 特征空间 F 的映 & R ∋ F 只要知道如何 由输入 x 、 x i计算内积 K ( x, xi ) = 为 f ( x ) = sgn [ ( x i ∀ x ) > 即可 , 由 将式 ( 2 ) 重写 , 即可得到对应高 维空间的 非线性 分类器
基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测
基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测光谱分析是一种常用的化学分析方法，可以用来测定物质中的成分以及结构信息等。
但是，光谱分析的过程中需要对其进行预处理、优化和预测才能更加准确地得出结果。
其中，遗传算法和支持向量机算法是两种常用的优化和预测方法。
本文将介绍基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、遗传算法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法，通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程，在解空间中寻找最优解。
在光谱分析中，遗传算法可以用于对特征向量的优化，以提高光谱分析的准确度。
首先，通过一定的采样方法，从原始数据中提取出代表性的光谱特征向量。
然后，将这些特征向量作为种群进行初始化，并计算每个个体的适应度值。
适应度值可以根据实际情况进行设计，例如反映特征向量与目标结果的相关程度等。
接着，通过遗传算子（交叉、变异）对种群进行优化。
经过多轮迭代后，种群逐渐趋向于全局最优解。
最后，根据所得到的优化后的特征向量，用机器学习算法进行预测。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种经典的监督学习算法，可用于分类和回归问题。
在光谱分析中，SVM算法可以用于将特征向量映射到高维空间中，并寻找最优划分超平面，以进行分类或回归预测。
首先，将提取的特征向量输入到SVM模型中，并进行特征映射。
通过核函数的作用，将特征向量映射到高维空间中进行线性划分或非线性划分。
接着，确定最优划分超平面。
最优划分超平面是指使训练集上的分类或回归误差最小化的超平面。
最后，利用得到的最优划分超平面进行测试集上的分类或回归预测。
三、优劣比较与应用前景遗传算法和SVM算法在光谱分析中都有较好的优化和预测效果，但各自也存在一些特点和局限性。
遗传算法在特征向量优化方面具有较大的灵活性和泛化能力，但耗时较长，并且需要对输入参数进行优化。
而SVM算法则可以有效地处理非线性分类问题和高维度特征向量，但需要选择合适的核函数和正则化参数。
matlab svm回归 遗传算法参数寻优
在实际生产和工程问题中，参数调优是机器学习算法使用中非常重要的一部分。
其中，支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习方法，具有广泛的应用领域，比如模式识别、图像分类、语音识别和生物信息学等。
而在SVM中，参数的合理选择对模型的性能有着重要的影响。
而利用遗传算法来优化SVM的参数，是一种常见的方法，因为遗传算法在全局搜索和优化问题上具有很好的性能。
一、SVM回归概述1. SVM回归介绍SVM回归是一种利用SVM来解决回归问题的方法。
与传统的线性回归方法不同，它可以更好地处理非线性关系和异常值，具有更好的鲁棒性。
在SVM回归中，参数的选择对模型的性能有重要影响。
二、遗传算法2. 遗传算法原理遗传算法是一种仿生算法，灵感来源于自然界中的进化和遗传机制。
它通过基因编码、选择、交叉和变异等操作，来不断演化出越来越优秀的个体。
遗传算法在复杂的参数优化问题上具有很好的性能和鲁棒性。
三、SVM参数优化3. SVM参数对模型的影响在SVM中，主要的参数包括核函数的选择、惩罚参数C和核函数的参数γ。
这些参数对模型的性能和泛化能力有着重要的影响，因此需要合理地选择参数值。
四、遗传算法在SVM参数优化中的应用4.1 遗传算法优化SVM参数的步骤利用遗传算法来优化SVM的参数，一般可以分为初始化种群、适应度函数的定义、选择、交叉和变异等步骤。
通过不断迭代演化，逐渐找到最优参数组合。
五、个人观点和理解5.1 遗传算法在SVM参数优化中的优势我认为利用遗传算法来优化SVM的参数具有一定的优势。
遗传算法可以全局搜索参数空间，避免了局部最优解的陷阱，能够更好地找到参数的最优组合。
遗传算法也具有很好的鲁棒性，对于复杂的参数优化问题有着很好的适用性。
六、总结6. 总结在SVM参数优化中，利用遗传算法能够更好地找到最优的参数组合，提高模型的性能和泛化能力。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据集来选择合适的参数范围，并结合遗传算法的特点来进行参数优化。
基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化
基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化杜占龙;谭业双;甘彤【摘要】为解决支持向量机(SVM)分类器的样本特征选择和参数优化问题,提出一种将特征选择和参数选择进行联合优化的方法.基于变尺度的混沌遗传算法,联合优化染色体编、译码,利用混沌的遍历性产生初始种群,改进遗传算法中的交叉算子,动态缩减寻优区间.将该方法应用于短波通信控制器的诊断分类器中,以实现分类器特征子集选取和参数的联合优化,结果表明该方法具有较强的寻优能力.%Aiming at feature selection and parameter optimization problem of classifier based on Support Vector Machine(SVM), one kind of combination optimization for feature selection and parameter is presented based on chaotic genetic algorithm of mutative scale. The method of chromosome coding and decoding is presented. Initialization population is produced by using chaos ergodicity. A modified crossover operator and dynamic reducing searching space is used for further optimization. This method is applied to fault classifier combination optimization of shortwave-control-equipment. Experimental results assess effectiveness on finding optimal solution of the proposed approach.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)005【总页数】4页(P163-166)【关键词】支持向量机;混沌遗传算法;特征选取;参数优化;故障诊断;变尺度【作者】杜占龙;谭业双;甘彤【作者单位】军械工程学院,石家庄050003;军械工程学院,石家庄050003;中国科学院研究生院国家天文台,北京100000【正文语种】中文【中图分类】TP2731 概述将某型短波通信控制器应用于短波通信网的管理和控制中，此类设备中各模块单元的电路板结构复杂，耦合程度高，其故障呈现出复杂化的特点。
基于遗传算法的SVM参数选取_杨旭
第24卷第1期 辽宁石油化工大学学报Vol.24 N o.1 2004年3月JO U RNA L OF LIAO NI NG UN IV ERSI T Y OF PET ROL EUM&CHEM I CA L T ECHNO LOG Y M ar.2004 文章编号:1672-6952(2004)01-0054-05基于遗传算法的SVM参数选取杨 旭, 纪玉波, 田 雪(辽宁石油化工大学信息工程学院,辽宁抚顺113001)摘 要: 支持向量机(SV M)是一种非常有前景的学习机器。
然而在实际应用中,SVM的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用。
为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SV M参数选取方法。
该方法首先通过分析SVM参数对其性能的影响来确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行选取。
将该文提出的方法应用于5个由Rätsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率和较简单的结构,即具有较佳的整体性能。
关键词: 统计学习理论; 支持向量机; 遗传算法; 参数选取中图分类号:TP391 文献标识码:AParameters Selection of SVM Based on Genetic A lgorithmYANG Xu,JI Yu-bo,TIAN Xue(School of I nformation Engineering,L iaoning University of Petroleum&Chemical Technology,Fushun L iaoning113001,China)A bstract: Suppo rt Vecto r M achines(SVM)is a promising learning technique.W hile in practice,the problem on how to select parame ters of SVM is no t solved pro perly.I n order to ge t the optimal parameters automatically,a new approach based on genetic algorithm was proposed,w hich can acquire the best parameters of SVM.T his method defines the search area by analy zing the behavio r o f SV M s with different parameters that also have different influence on the classrate and then chooses the best parameters in the given region.The me thod is experimented with five benchmark repository collected by Rätsch,the results demonstrate that the algorithm can get the SVM with the best recognition accuracy and simple structure.Key words: Statistic learning theory;Support vecto r machines;G enetic algorithm;P arameter selectio n 传统学习机器主要的理论基础是统计学,它研究的是样本趋于无穷大时的渐近理论。
基于遗传算法和AdaboostSVM的人脸检测算法
基于遗传算法和AdaboostSVM的人脸检测算法边航;汪友生【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2017(045)007【摘要】将遗传算法用于以SVM为弱分类器的Adaboost人脸检测算法.先根据样本训练集中的人脸和非人脸样本训练出弱分类器SVM,然后利用Adaboost算法将多个SVM弱分类器级联组合成一个强分类器,并且在组合的过程中采用遗传算法对各个弱分类器权值进行全局寻优,最终得到检测结果.通过与传统Adaboost以及AdaboostSVM进行对比试验,表明论文方法具有更高的检测效果.%An algorithm using genetic algorithm to improve the face detection in Adaboost with SVM based weak classifiers is proposed.Firstly,the method trains the weak classifier of support vector machine (SVM) according to human face samples and nonface samples in the training sample set,then uses Adaboost algorithm to embody the weak classifiers into a strong classifier,while using genetic algorithm to optimize weights of weak classifiers for global optimization,and final detection result isgiven.Experimental result demonstrates that GA-AdaboostSVM achieved better detection performance than the traditional Adaboost and AdaboostSVM methods.【总页数】4页(P1407-1410)【作者】边航;汪友生【作者单位】北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124;北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.多变异自适应遗传算法特征筛选的人脸检测 [J], 徐柏科;李春贵;阳树洪;徐浩;付行2.基于自适应权重更新和遗传算法的人脸检测 [J], 张君昌;张译3.基于ADASYN与AdaBoostSVM相结合的不平衡分类算法 [J], 柳培忠;洪铭;黄德天;骆炎民;王守觉4.基于多级联不对称增强和遗传算法的人脸检测 [J], 张向鹏;魏江5.基于遗传算法的有效人脸检测法 [J], 刘智明;周激流因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于启发式遗传算法的SVM模型自动选择
基于启发式遗传算法的SVM模型自动选择
郑春红;焦李成;丁爱玲
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2006(23)2
【摘要】支撑矢量机(SVM)模型的自动选择是其实际应用的关键.常用的基于穷举搜索的留一法(LOO)很繁杂且效率很低.到目前为止,大多数的算法并不能有效地实现模型自动选择.本文利用实值编码的启发式遗传算法实现基于高斯核函数的SVM 模型自动选择.在重点分析了SVM超参数对其性能的影响和两种SVM性能估计的基础上,确定了合适的遗传算法适应度函数.人造数据及实际数据的仿真结果表明了所提方法的可行性和高效性.
【总页数】6页(P187-192)
【作者】郑春红;焦李成;丁爱玲
【作者单位】西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,智能信息处理研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,智能信息处理研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,智能信息处理研究所,陕西,西安,710071【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP391
【相关文献】
1.基于遗传算法与经验误差最小化的SVM模型选择方法 [J], 周欣;许建华
2.基于启发式算法的电力系统综合负荷模型的自动选择 [J], 章健;王飞;赵冰
3.使用基于多例学习的启发式SVM算法的图像自动标注 [J], 路晶;马少平
4.基于遗传算法的SVM自适应干扰样式选择 [J], 戴少怀; 王磊; 李旻; 余科; 罗晨
5.基于遗传算法的SVM自适应干扰样式选择 [J], 戴少怀;王磊;李旻;余科;罗晨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法与经验误差最小化的SVM模型选择方法
基于遗传算法与经验误差最小化的SVM模型选择方法
基于遗传算法与经验误差最小化的SVM模型选择方法
周欣;许建华
【期刊名称】《南京师范大学学报（工程技术版）》
【年(卷),期】2009(009)002
【摘要】支持向量机(SVM)的推广能力依赖于核函数形式及核参数和惩罚因子的选取,即模型选择.在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出了基于遗传算法和经验误差最小化的支持向量机参数选择方法.在13个UCI数据集上的实验表明了本文算法的正确性与有效性,且具有良好的推广性能.
【总页数】7页(65-71)
【关键词】支持向量机;核函数;核参数;经验误差;遗传算法
【作者】周欣;许建华
【作者单位】南京师范大学,计算机科学与技术学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,计算机科学与技术学院,江苏,南京,210097 【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于遗传算法的最大相对误差最小化组合预测[J], 张疆涌; 马家欣; 许飞云; 贾民平
2.基于遗传算法的SVM参数组合优化 [J], 刘鲭洁; 陈桂明; 刘小方; 杨庆
3.基于遗传算法的SVM特征选择和模型参数优化[J], 刘董; 郑宁; 杨洁; 徐明
4.指数化投资组合的构建——应用遗传算法使跟踪误差最小化[J], 孟迪; 薛建宏。
基于遗传算法的SVM参数选取
基于遗传算法的SVM参数选取
杨旭;纪玉波;田雪
【期刊名称】《辽宁石油化工大学学报》
【年(卷),期】2004(024)001
【摘要】支持向量机(SVM)是一种非常有前景的学习机器.然而在实际应用中,SVM 的参数选取问题一直没有得到很好的解决,这在很大程度上限制了它的应用.为了能够自动地获得最佳参数,提出了基于遗传算法的SVM参数选取方法.该方法首先通过分析SVM参数对其性能的影响来确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行选取.将该文提出的方法应用于5个由R(a)tsch收集的标准模式库,实验结果表明由该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率和较简单的结构,即具有较佳的整体性能.
【总页数】5页(P54-58)
【作者】杨旭;纪玉波;田雪
【作者单位】辽宁石油化工大学信息工程学院,辽宁抚顺,113001;辽宁石油化工大学信息工程学院,辽宁抚顺,113001;辽宁石油化工大学信息工程学院,辽宁抚
顺,113001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于SA组合算法的SVM参数选取 [J], 何明辉;李胜;李平;聂景旭
2.基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取 [J], 史月俊;周大为;王玉光
3.基于改进萤火虫算法的 SVM 核参数选取 [J], 杨海;丁毅;沈海斌
4.基于SVM的GPS高程拟合方法的参数选取研究 [J], 祝鹏;范龙军
5.基于活跃目标点粒子群算法的SVM参数选取 [J], 李景南;任开春;余佳玲;陈福光;吴钊铭;;;;;
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