目錄

引言

智能優(yōu)化算法概述

智能優(yōu)化算法在KNN特征選擇中的應(yīng)用

應(yīng)用步驟

UCI數(shù)據(jù)集

鯨魚優(yōu)化算法

一、算法背景與原理

二、算法組成與步驟

三、算法特點與優(yōu)勢

四、應(yīng)用與挑戰(zhàn)

代碼實現(xiàn)

鯨魚優(yōu)化算法

主程序

打印結(jié)果

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引言

智能優(yōu)化算法在優(yōu)化KNN（K近鄰算法）特征選擇中的應(yīng)用，主要是通過模擬自然界中群體行為或生物進化過程來搜索最優(yōu)的特征子集，以提高KNN模型的分類或回歸性能。以下是一些常用的智能優(yōu)化算法及其在KNN特征選擇中的應(yīng)用概述：

智能優(yōu)化算法概述

智能優(yōu)化算法主要包括演化算法和群體智能算法兩大類。演化算法如遺傳算法（GA）通過模擬生物進化過程中的選擇、交叉和變異等操作來尋找最優(yōu)解。群體智能算法則通過觀察社會生物群體的行為，如蟻群算法（ACO）、粒子群優(yōu)化算法（PSO）等，來搜索最優(yōu)解。

智能優(yōu)化算法在KNN特征選擇中的應(yīng)用

1. 遺傳算法（GA）
   • 原理：遺傳算法基于Darwin進化論和Mendel的遺傳學(xué)說，通過模擬自然選擇和遺傳機制來搜索最優(yōu)解。
   • 應(yīng)用：在KNN特征選擇中，遺傳算法可以將每個特征的選擇與否編碼為染色體上的基因，通過選擇、交叉和變異等操作來迭代優(yōu)化特征子集，最終找到適應(yīng)度最高的特征組合。
2. 粒子群優(yōu)化算法（PSO）
   • 原理：粒子群優(yōu)化算法模擬鳥群覓食行為，通過粒子之間的合作與競爭來尋找最優(yōu)解。每個粒子代表一個解（在這里是特征子集），粒子根據(jù)個體最優(yōu)和全局最優(yōu)位置更新自己的位置和速度。
   • 應(yīng)用：在KNN特征選擇中，粒子群算法可以通過將特征子集編碼為粒子的位置，并通過迭代優(yōu)化找到適應(yīng)度最高的特征子集。二進制粒子群算法（BPSO）特別適用于處理離散優(yōu)化問題，如特征選擇。
3. 蟻群算法（ACO）
   • 原理：蟻群算法模擬螞蟻覓食過程中信息素的積累和跟隨行為，通過候選解之間的信息交流來搜索最優(yōu)解。
   • 應(yīng)用：在KNN特征選擇中，蟻群算法可以將每個特征的選擇與否視為螞蟻的路徑選擇，通過信息素的積累和更新來指導(dǎo)搜索過程，最終找到最優(yōu)的特征子集。
4. 灰狼優(yōu)化算法（GWO）
   • 原理：灰狼優(yōu)化算法模擬灰狼的社會層次和狩獵策略，通過Alpha、Beta、Delta和Omega四個等級的灰狼之間的協(xié)作來搜索最優(yōu)解。
   • 應(yīng)用：在KNN特征選擇中，灰狼優(yōu)化算法可以將特征子集視為獵物，通過模擬灰狼的狩獵行為來迭代優(yōu)化特征子集，最終找到最優(yōu)的特征組合。

應(yīng)用步驟

1. 問題定義：明確KNN模型需要優(yōu)化的目標(biāo)（如分類準(zhǔn)確率、回歸誤差等）和特征選擇的范圍。

2. 算法選擇：根據(jù)問題的特性和需求選擇合適的智能優(yōu)化算法。

3. 編碼與初始化：將特征選擇問題編碼為算法可處理的格式（如染色體、粒子位置等），并初始化算法參數(shù)和種群。

4. 適應(yīng)度評估：定義適應(yīng)度函數(shù)來評估每個特征子集的優(yōu)劣，通常使用KNN模型在驗證集上的性能作為評估標(biāo)準(zhǔn)。

5. 迭代優(yōu)化：根據(jù)算法規(guī)則進行迭代優(yōu)化，更新特征子集和算法參數(shù)，直到滿足停止條件（如達到最大迭代次數(shù)、適應(yīng)度不再顯著提升等）。

6. 結(jié)果分析：分析最終得到的特征子集對KNN模型性能的影響，并與其他特征選擇方法進行比較。

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UCI數(shù)據(jù)集

Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) 數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集，最初由威斯康星州醫(yī)院的Dr. William H. Wolberg收集。該數(shù)據(jù)集包含了乳腺癌患者的診斷結(jié)果和相關(guān)生理參數(shù)的統(tǒng)計信息，如腫塊的大小、形狀、邊緣、質(zhì)地、細(xì)胞核大小、細(xì)胞核形狀等。這些特征是通過圖像分析得到的，并用于預(yù)測乳腺癌的惡性程度和診斷結(jié)果。

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鯨魚優(yōu)化算法

鯨魚優(yōu)化算法（Whale Optimization Algorithm，簡稱WOA）是一種由澳大利亞格里菲斯大學(xué)的Mirjalili等人于2016年提出的新型群體智能優(yōu)化搜索方法。該算法模擬了自然界中座頭鯨群體的狩獵行為，通過模擬鯨魚群的自組織和自適應(yīng)性來尋找最優(yōu)解。以下是對鯨魚優(yōu)化算法的詳細(xì)介紹：

一、算法背景與原理

背景：
鯨魚在海洋中的行為特點包括分布式、自主、智能和適應(yīng)性強等特點，這些特點使得鯨魚在尋找食物和逃脫敵人方面具有很高的效率。鯨魚優(yōu)化算法旨在將這些優(yōu)點應(yīng)用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題，如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺等領(lǐng)域。

原理：
WOA算法模擬了座頭鯨的狩獵行為，主要包括包圍獵物、螺旋攻擊獵物（發(fā)泡網(wǎng)攻擊）和隨機搜索獵物三個主要動作。算法將當(dāng)前最優(yōu)候選解作為目標(biāo)獵物（最優(yōu)解），鯨魚群根據(jù)當(dāng)前自身與獵物位置的關(guān)系更新位置，通過搜索、包圍和捕食行為來更新候選解，逐步逼近最優(yōu)解。

二、算法組成與步驟

算法組成：
WOA算法的主要組成部分包括鯨魚群的表示、鯨魚的行為和互動以及適應(yīng)性評價。鯨魚群可以用一組向量來表示，每個向量代表一個鯨魚的位置和速度。鯨魚在尋找食物和避免敵人時會進行探索和互動行為，這些行為會影響鯨魚群的動態(tài)過程。而鯨魚群的適應(yīng)性則通過評價函數(shù)來衡量，目標(biāo)是找到使評價函數(shù)值最小的解。

算法步驟：

1. 初始化鯨魚群：隨機生成一組鯨魚的位置和速度作為算法的初始狀態(tài)。
2. 計算適應(yīng)度：根據(jù)評價函數(shù)計算鯨魚群的適應(yīng)性評價值。
3. 更新鯨魚位置：
   • 包圍獵物：鯨魚群會向當(dāng)前最優(yōu)解（獵物）靠攏。
   • 螺旋攻擊獵物：模擬座頭鯨的螺旋吐泡泡行為，通過螺旋方程更新鯨魚位置。
   • 隨機搜索獵物：當(dāng)隨機數(shù)滿足一定條件時，鯨魚會進行隨機搜索，以跳出局部最優(yōu)解。
4. 迭代更新：重復(fù)上述步驟，每次迭代都更新鯨魚的位置，直到滿足停止條件（如達到最大迭代次數(shù)或解的質(zhì)量滿足要求）。

三、算法特點與優(yōu)勢

特點：

• 收斂速度快：WOA算法在求解優(yōu)化問題時表現(xiàn)出較快的收斂速度。
• 全局搜索能力強：通過隨機搜索和螺旋攻擊等機制，WOA算法能夠有效避免陷入局部最優(yōu)解。
• 算法簡單易實現(xiàn)：WOA算法的原理和步驟相對簡單，易于編程實現(xiàn)。

優(yōu)勢：

• WOA算法在解決復(fù)雜的優(yōu)化問題時具有較高的效率和適應(yīng)性。
• 它已經(jīng)被成功應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺等。

四、應(yīng)用與挑戰(zhàn)

應(yīng)用：
鯨魚優(yōu)化算法在多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括但不限于：

• 機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)優(yōu)化
• 數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析
• 計算機視覺中的圖像分割和識別

挑戰(zhàn)：
盡管WOA算法具有諸多優(yōu)勢，但在實際應(yīng)用中也面臨一些挑戰(zhàn)：

• 參數(shù)設(shè)置敏感：算法的性能受參數(shù)設(shè)置影響較大，需要根據(jù)具體問題進行調(diào)整和優(yōu)化。
• 對初始解的依賴：算法的性能可能受到初始解質(zhì)量的影響。
• 高維問題處理：在處理高維優(yōu)化問題時，算法的性能可能會下降。

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代碼實現(xiàn)

鯨魚優(yōu)化算法

% The Whale Optimization Algorithm
function [Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,trainData,testData,trainlabel,testlabel)% initialize position vector and score for the leader
Leader_pos=zeros(1,dim);
Leader_score=inf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agents
Positions=round(initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb));Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);t=0;% Loop counter% Main loop
while t<Max_iterfor i=1:size(Positions,1)     % Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search spaceFlag4ub=Positions(i,:)>ub;Flag4lb=Positions(i,:)<lb;Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;% Calculate objective function for each search agentPositions(i,:) = checkempty(Positions(i,:),dim);fitness=objfun((Positions(i,:)),trainData,testData,trainlabel,testlabel,dim);% Update the leaderif fitness<Leader_score % Change this to > for maximization problemLeader_score=fitness; % Update alphaLeader_pos=Positions(i,:);endenda=2-t*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0 in Eq. (2.3)% a2 linearly dicreases from -1 to -2 to calculate t in Eq. (3.12)a2=-1+t*((-1)/Max_iter);% Update the Position of search agents for i=1:size(Positions,1)r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]A=2*a*r1-a;  % Eq. (2.3) in the paperC=2*r2;      % Eq. (2.4) in the paperb=1;               %  parameters in Eq. (2.5)l=(a2-1)*rand+1;   %  parameters in Eq. (2.5)p = rand();        % p in Eq. (2.6)for j=1:size(Positions,2)if p<0.5   if abs(A)>=1rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);X_rand = Positions(rand_leader_index, :);D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      % Eq. (2.8)elseif abs(A)<1D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;      % Eq. (2.2)endelseif p>=0.5distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));% Eq. (2.5)Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);endendendt=t+1;Convergence_curve(t)=Leader_score;[t Leader_score]
end

主程序

clc;
clear;%導(dǎo)入并劃分?jǐn)?shù)據(jù)集
load breast-cancer-wisconsinfor ii=1:size(data,2)nanindex=isnan(data(:,ii));data(nanindex,:)=[];
end
labels=data(:,end);                  
attributesData=data(:,1:end-1);    [rows,colms]=size(attributesData);  %數(shù)據(jù)集大小   [trainIdx,~,testIdx]=dividerand(rows,0.8,0,0.2);
trainData=attributesData(trainIdx,:);   %訓(xùn)練集
testData=attributesData(testIdx,:);     %測試集
trainlabel=labels(trainIdx,:);            %訓(xùn)練集標(biāo)簽
testlabel=labels(testIdx,:);              %測試集標(biāo)簽%調(diào)用fitcknn工具箱，進行KNN初始化聚類，得到聚類精度
Mdl = fitcknn(trainData,trainlabel,'NumNeighbors',5,'Standardize',1);
predictedLables_KNN=predict(Mdl,testData);
cp=classperf(testlabel,predictedLables_KNN);
err=cp.ErrorRate;  
accuracy=cp.CorrectRate;%定義WOA優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，以KNN聚類精度為目標(biāo)
dim=size(attributesData,2);
lb=0;ub=1; 
SearchAgents_no=30; % 種群大小
Max_iteration=200; %最大迭代次數(shù)[Target_score,Target_pos,WOA_cg_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,trainData,testData,trainlabel,testlabel);[error_WOA,accuracy_WOA,predictedLables_WOA]=finalEval(Target_pos,trainData,testData,trainlabel,testlabel); % 打印最優(yōu)特征選擇
fprintf('最優(yōu)特征選擇：\n');
for i = 1:length(Target_pos)if Target_pos(i) == 1fprintf('Feature %d\n', i);end
end

打印結(jié)果