您现在的位置是:首页 >技术交流 >分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测网站首页技术交流

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

机器学习之心 2024-06-17 10:26:08
简介分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

预测效果

1
2
3
4
5

基本介绍

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测
1.Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索优化支持向量机多特征分类预测,运行环境Matlab2020b及以上;
2.命令窗口输出分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容。
3.data为数据集,输入12个特征,分四类,MainCNN_GSSVMNC为程序,采用CNN提取特征,网格搜索优化LIBSVM进行数据分类。

模型描述

CNN-GSSVM是一种将卷积神经网络(CNN)与网格搜索支持向量机(GSSVM)相结合的多特征分类预测方法。该方法的核心思想是使用CNN提取多个特征,然后使用GSSVM对这些特征进行分类预测,以提高分类准确性。
具体来说,CNN-GSSVM方法的步骤如下:

  • 使用CNN提取多个特征:首先,将训练数据输入CNN进行训练,得到多个特征图。这些特征图可以捕捉不同尺度和角度的图像特征。
  • 特征选择:通过特征选择方法,选择最具有代表性的特征图,以减少特征维数。
  • 网格搜索:使用GSSVM对选定的特征进行分类预测。在GSSVM中,需要设置多个参数,如惩罚参数C和核函数参数gamma。通过网格搜索方法,可以找到最佳的参数组合,以最大化分类准确性。
  • 模型评估:使用测试数据评估模型性能。可以计算多个指标,如准确率等。

总的来说,CNN-GSSVM方法可以有效地利用CNN提取的多个特征,通过GSSVM进行分类预测,提高分类准确性。同时,通过网格搜索方法,可以找到最佳的参数组合,进一步提高分类性能。

程序设计

  • 完整源码私信博主。

以下是CNN-GSSVM方法的伪代码:

  1. CNN特征提取
输入:训练数据集X_train,测试数据集X_test
输出:训练数据的CNN特征X_train_cnn,测试数据的CNN特征X_test_cnn
定义CNN模型
对训练数据集X_train进行训练,得到CNN模型
对训练数据集X_train和测试数据集X_test分别进行特征提取
将训练数据的CNN特征保存为X_train_cnn,测试数据的CNN特征保存为X_test_cnn
  1. 特征选择
输入:训练数据的CNN特征X_train_cnn,训练数据的标签y_train
输出:选择后的特征X_train_selected_cnn,测试数据的选择特征X_test_selected_cnn
对训练数据的CNN特征X_train_cnn进行特征选择
使用特征选择方法,选择最具有代表性的特征
将选择后的训练数据的CNN特征保存为X_train_selected_cnn,测试数据的选择特征保存为X_test_selected_cnn
  1. 网格搜索
输入:选择后的训练数据的CNN特征X_train_selected_cnn,训练数据的标签y_train,测试数据的选择特征X_test_selected_cnn,测试数据的标签y_test
输出:最佳的SVM模型model
定义SVM模型
定义参数C的搜索范围C_range
定义参数gamma的搜索范围gamma_range
定义评价指标metric
使用网格搜索方法,在参数范围内搜索最佳的参数组合,使得评价指标最大化
得到最佳的SVM模型model
  1. 模型评估
输入:最佳的SVM模型model,测试数据的选择特征X_test_selected_cnn,测试数据的标签y_test
输出:模型性能评估指标accuracy、recall、F1-score
对测试数据的选择特征X_test_selected_cnn进行预测
计算模型性能评估指标accuracy、recall、F1-score等指标
% 定义CNN模型
net = alexnet;

% 加载数据
imds_train = imageDatastore('train_dir', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
imds_test = imageDatastore('test_dir', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 提取训练数据的CNN特征
X_train_cnn = activations(net, imds_train, 'fc7', 'MiniBatchSize', 32, 'OutputAs', 'columns');
y_train = imds_train.Labels;

% 提取测试数据的CNN特征
X_test_cnn = activations(net, imds_test, 'fc7', 'MiniBatchSize', 32, 'OutputAs', 'columns');
y_test = imds_test.Labels;
% 定义参数范围和评价指标
C_range = [0.01, 0.1, 1, 10, 100];
gamma_range = [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10];
metric = 'accuracy';

% 使用网格搜索方法,搜索最佳参数组合
svm_model = LIBSVM(X_train_selected_cnn, y_train, svm_params);

% 得到最佳的SVM模型
model = svm_model.BestModel;
% 对测试数据进行预测
y_pred = predict(model, X_test_selected_cnn);

% 计算模型性能评估指标
accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
C = confusionmat(y_test, y_pred);
precision = diag(C) ./ sum(C, 1)';
recall = diag(C) ./ sum(C, 2);
F1_score = 2 .* precision .* recall ./ (precision + recall);

学习总结

CNN-GSSVM方法可以有效地利用CNN提取的多个特征,通过GSSVM进行分类预测,提高分类准确性。同时,通过网格搜索方法,可以找到最佳的参数组合,进一步提高分类性能。CNN-GSSVM适用于各种图像、语音、文本等分类任务。

风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。