智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是KNN）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是KNN）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】

文章目录

一、PO基本原理
- - PO基本原理
  - 基本流程
  - 示例应用
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

一、PO基本原理

鹦鹉优化算法（Parrot Optimization Algorithm, PO）是一种模拟鹦鹉行为的群体智能算法，用于解决优化问题，包括特征选择。其基本原理和流程可以分为以下几个关键部分：

PO基本原理

鹦鹉优化算法的核心思想是模仿鹦鹉在自然界中的社会行为来进行全局优化。这些行为包括鹦鹉的社交互动、信息共享和群体合作。具体来说，PO借鉴了以下几种鹦鹉的行为特征：

模仿行为：鹦鹉会模仿其他鹦鹉的行为。PO利用这种行为来更新候选解，即特征子集。
合作行为：鹦鹉在寻找食物等任务时会相互合作。PO通过合作的方式来改进解的质量。
探测行为：鹦鹉会探索环境中的新区域，PO通过引入变异等机制来探索解空间。

基本流程

初始化：
- 生成种群：随机生成一组候选特征子集，作为初始种群。每个子集代表一个解。
- 设置参数：设置PO的参数，如种群大小、最大迭代次数等。
评价：
- 计算适应度：对每个特征子集进行评估，通常通过分类器对数据集进行训练和测试，计算分类性能指标（如准确率、F1值等）。
选择：
- 选择优秀解：根据适应度值，选择表现最好的特征子集。通常，适应度越高的子集越有可能被保留和传播。
更新：
- 模仿：根据鹦鹉的模仿行为，更新当前特征子集。具体来说，当前的解会受到表现最佳解的影响，进行调整和改进。
- 合作：将优秀的特征子集与其他个体进行交换，促进信息共享。
- 探测：引入变异操作，探索新的特征子集。这一步骤有助于避免局部最优解，增加解的多样性。
迭代：
- 更新种群：根据更新后的特征子集生成新的种群。
- 检查停止条件：判断是否达到停止条件，如最大迭代次数或适应度的收敛。
输出：
- 选择最优特征子集：从最终的种群中选择适应度最高的特征子集作为最优解。
- 评估结果：对选出的特征子集进行验证，确保其在实际应用中的有效性。

示例应用

假设我们需要选择一组用于分类的特征：

初始化：生成12个特征子集，每个子集包含随机选择的特征。
评价：使用每个特征子集训练分类器，并计算其在验证集上的准确率。
选择：选出准确率最高的特征子集。
更新：通过模仿最优子集的特征，调整其他子集；进行特征交换和引入新特征的变异。
迭代：重复上述步骤，直到达到预设的停止条件。
输出：最终选择表现最好的特征子集作为最终的特征选择结果。

鹦鹉优化算法通过模拟鹦鹉的社交行为和自然探索机制，能够在复杂的特征选择问题中找到有效的解决方案。

二、实验结果

在这里插入图片描述

三、核心代码

matlab">%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  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）%%  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%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

私信即可 30米

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