一、基本原理

鲸鱼优化算法（WOA，Whale Optimization Algorithm）是一种模拟座头鲸捕猎行为的启发式优化算法，适用于解决各种优化问题。在K近邻（KNN，K-Nearest Neighbors）分类中，WOA可以用于优化K值和特征选择，从而提高分类性能。以下是WOA在KNN分类中的详细原理和流程：

原理

1. 鲸鱼的社会行为：

   • WOA基于座头鲸的捕猎行为，尤其是它们的“气泡网捕猎”策略。鲸鱼通过在水中产生气泡网来包围猎物，从而进行有效捕猎。这种行为模拟了优化过程中对解空间的探索和开发。

2. 适应度评估：

   • 在KNN分类中，适应度函数通常是基于分类准确率来评估每个解的优劣。优化的目标是找到最佳的K值及特征组合，以提高分类效果。

流程

1. 初始化参数：

   • 确定鲸鱼数量、最大迭代次数、K值范围以及特征选择的维度。

2. 随机初始化鲸鱼位置：

   • 在特征空间中随机生成若干鲸鱼的位置，每个位置表示一组特征选择和K值组合。

3. 计算适应度：

   • 对每个鲸鱼的位置，使用KNN进行分类，计算其适应度（分类准确率）。记录下最佳适应度和对应的鲸鱼位置。

4. 更新鲸鱼位置：

   • 在每次迭代中，根据鲸鱼的适应度更新其位置。更新过程模拟气泡网捕猎策略，分为探索和开发两种行为：
   • 探索：
     • 若当前鲸鱼位置的适应度不佳，进行随机探索，产生新位置。
   • 开发：
     • 根据当前最佳鲸鱼的位置（猎物），调整位置以更接近最佳解。更新公式为：
       [
       D = |C \cdot X^* - X|
       ]
       [
       X_{new} = X^* - A \cdot D
       ]
       其中，(X^*)是当前最优位置，(C)和(A)是控制参数，影响搜索行为。

5. 迭代优化：

   • 重复计算适应度和更新位置的过程，直到达到最大迭代次数或适应度无明显提升。

6. 选择最佳模型：

   • 迭代结束后，选取适应度最高的鲸鱼位置，确定最佳的K值和特征组合。

7. 模型评估：

   • 使用测试集对最终模型进行评估，计算分类准确率、召回率、F1-score等指标。

总结

鲸鱼优化算法通过模拟座头鲸的捕猎行为，为KNN分类任务提供了一种有效的优化方法。WOA能够自动选择最优的K值和特征组合，从而提升分类模型的性能。该方法在各种数据集上的应用显示了其强大的优化能力，也可以推广应用于其他机器学习算法的优化。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('dataset.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_class = length(unique(res(:, end)));     % 类别数（Excel最后一列放类别）
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train=ind2vec(T_train);
t_test=ind2vec(T_test);

四、代码获取

斯

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出