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分类预测 | Matlab基于KPCA-ISSA-SVM和ISSA-SVM和SSA-SVM和SVM多模型分类预测对比

分类效果

基本介绍

Matlab实现KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀优化算法优化支持向量机分类预测(可用于故障诊断等方面)MATLAB代码,运行环境matlab2018及以上。

❶含SVM、SSA-SVM、ISSA-SVM、KPCA-ISSA-SVM，四个模型的对比。经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参数为：sig，gamma。

❷改进策略：融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法可提高收敛率，促进算法寻优。

❸可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵

❹代码中文注释清晰，质量极高

❺赠送数据集，可以直接运行源程序。

功能概述

Matlab基于KPCA-ISSA-SVM和ISSA-SVM和SSA-SVM和SVM多模型分类预测对比

代码主要功能
该代码实现了一个基于核主成分分析（KPCA）降维和麻雀搜索算法（SSA）优化的支持向量机（SVM）分类模型，主要流程包括：

数据预处理与KPCA特征降维
智能算法（SSA）优化SVM超参数
训练优化后的SVM分类器
模型性能评估与可视化分析
算法步骤与技术路线

1. 数据预处理
   数据导入：从Excel读取数据集（数据集.xlsx）
   归一化：使用mapminmax将输入特征归一化到[0,1]区间
   矩阵转置：适配后续降维操作
2. KPCA特征降维
   核函数：多项式核（‘poly’，阶数para=2）
   降维维度：保留8维主成分（dim=8）
   贡献率分析：可视化降维后各特征的方差贡献率
3. 数据集划分
   分层抽样：按类别分层划分训练集（70%）和测试集（30%）
   随机打乱：randperm防止顺序偏差
   多类别支持：自动识别类别数（num_class）
4. SSA优化SVM参数
   优化目标：最小化分类错误率（getObjValue函数）
   优化参数：SVM的惩罚系数c和核参数g
   参数范围：
   c ∈ [0.01, 1]
   g ∈ [2⁻⁵, 2⁵] ≈ [0.03125, 32]
   SSA设置：
   种群大小：8
   最大迭代次数：30
5. SVM建模与预测
   核函数：RBF核（-t 2）
   训练：libsvmtrain使用优化后的(c,g)
   预测：对训练集/测试集进行分类预测
6. 性能评估与可视化
   准确率计算：训练集/测试集分类正确率
   优化曲线：SSA迭代过程中的适应度变化
   预测对比图：真实值 vs 预测值对比
   混淆矩阵：分类细节可视化（需MATLAB 2018+）

创新点
降维与优化结合：KPCA降低特征维度 + SSA优化SVM参数
高效参数搜索：麻雀算法替代传统网格搜索
全流程可视化：贡献率、优化曲线、混淆矩阵一体化分析

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复Matlab基于KPCA-ISSA-SVM和ISSA-SVM和SSA-SVM和SVM多模型分类预测对比。

%%  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');%%  参数设置
P_train=res(:,1:end-1)';%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);%%  矩阵转置
p_train = p_train';%%  参数设置
para = 2;        % 核函数参数
dim = 8;        % 降维后维度%% 重新安排数据
res = [zes';res(:,end)']';
%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度
%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 1);
N = size(P_test , 1);%% 数据预处理
% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train',0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test',ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229