代碼功能
該Matlab代碼實現了一個基于CPO-SVM冠豪豬算法優化支持向量機的數據分類模型，結合了SHAP可解釋性分析，CPO選擇最佳的SVM參數c和g。
SVM模型有兩個非常重要的參數C與gamma。其中 C是懲罰系數，即對誤差的寬容度。c越高，說明越不能容忍出現誤差,容易過擬合。C越小，容易欠擬合。C過大或過小，泛化能力變差 。gamma是選擇RBF函數作為kernel后，該函數自帶的一個參數。隱含地決定了數據映射到新的特征空間后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的個數影響訓練與預測的速度。
冠豪豬優化器(Crested Porcupine Optimizer, CPO)是一種新型的智能優化算法，該成果于2024年發表在SCI期刊Knowledge-Based Systems上。CPO算法受到冠豪豬的防御機制和覓食行為的啟發，通過模擬冠豪豬的視覺、聽覺、氣味和物理攻擊等行為，實現了對優化問題的高效求解。CPO算法的核心在于其獨特的搜索機制，包括覓食階段、群體協作階段和自衛階段，這些階段共同作用，使得算法能夠在復雜的搜索空間中找到最優解。
CPO-SVM+特征貢獻SHAP分析，通過特征貢獻分析增強模型透明度，Matlab代碼實現，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部雙重解釋視角
該代碼實現了一個基于CPO-SVM分類預測的數據分類模型，結合了SHAP可解釋性分析，主要功能包括：
- 數據預處理與劃分
- CPO-SVM分類預測模型構建與訓練
- 分類性能評估（準確率/混淆矩陣）
- 訓練過程可視化
- 特征重要性分析（SHAP值）
算法步驟
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數據準備階段
- 導入Excel數據集（最后一列為類別標簽）
- 分析數據維度（特征數/類別數/樣本量）
- 隨機打亂數據集
- 按類別分層劃分訓練集(70%)和測試集(30%)
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數據預處理
- 特征數據歸一化（mapminmax）
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CPO-SVM分類預測模型構建
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模型訓練
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性能評估
- 計算訓練/測試集準確率
- 繪制預測結果對比曲線
- 生成混淆矩陣
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SHAP可解釋性分析
- 計算測試樣本的SHAP值
- 繪制特征重要性排名
- 生成特征依賴圖
技術路線
運行環境要求
- MATLAB版本：≥2020b
- 自定義函數依賴：
- SHAP值計算
- SHAP可視化
應用場景
- 序列分類：
- 設備故障診斷
- 醫療信號分類
- 特征可解釋性分析：
- 識別關鍵影響因素
- 模型決策過程解釋
- 高維特征重要性排序
注意：實際應用中需根據數據特性調整輸入維度。SHAP分析部分計算成本較高，可通過減少
numShapSamples參數控制樣本量。
數據集
