【特征选择】基于二进制粒子群算法的特征选择方法(KNN分类器)【Matlab代码#28】

news/2024/11/24 3:26:25/

文章目录

    • 【可更换其他算法,`获取资源`请见文章第5节:资源获取】
    • 1. 基于群智能算法的特征选择
    • 2. 二进制粒子群算法
    • 3. 部分代码展示
    • 4. 仿真结果展示
    • 5. 资源获取


【可更换其他算法,获取资源请见文章第5节:资源获取】


1. 基于群智能算法的特征选择

特征选择是机器学习和数据挖掘中的一个重要步骤,其目的是从给定的特征集合中选择出最具有代表性和相关性的特征,以提高模型的性能和泛化能力。

群智能算法是受到自然界中群体行为和集体智慧启发的一类优化算法,其中包括粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO))等。这些算法通过模拟个体之间的相互作用和信息交流来搜索最优解。

在特征选择中,群智能算法可以用于评估和选择特征子集。一般而言,特征选择问题可以看作是在搜索空间中找到一个最优的特征子集的优化问题。群智能算法可以通过优化目标函数来搜索最优的特征子集,目标函数可以包括特征子集的评估指标(如信息增益、相关系数等)和特征子集的复杂度(如特征个数)等。

以下是一个基于群智能算法的特征选择方法的基本步骤:

  • 初始化群体:使用群智能算法初始化一组特征子集,可以采用随机生成或者启发式的方式。
  • 评估适应度:根据定义的评估指标对每个特征子集进行评估,计算其适应度值。
  • 群体更新:根据群智能算法的策略,更新群体中每个个体的位置或状态。这可以包括粒子的位置更新、蚁群信息素更新等。
  • 评估新适应度:对更新后的特征子集重新计算适应度值。
  • 判断停止条件:根据预设的停止条件,判断是否满足停止搜索的条件。例如,可以设置最大迭代次数或者当适应度值不再改变时停止搜索。
  • 输出结果:选择适应度最优的特征子集作为最终的选择结果。
  • 需要注意的是,群智能算法可以根据具体的问题进行调整和改进,例如引入局部搜索机制、增加收敛速度等。此外,选择合适的评估指标和停止条件对于算法的效果也非常重要。

综上所述,基于群智能算法的特征选择方法可以通过群体的协作和搜索来寻找最优的特征子集,从而提高机器学习模型的性能和泛化能力。

2. 二进制粒子群算法

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)是粒子群优化算法(PSO)的一种变体。与传统的连续PSO算法不同,BPSO适用于解决离散优化问题,特别是二进制优化问题。

在BPSO中,每个粒子的位置和速度都由二进制编码表示。通常情况下,每个维度的二进制编码可以表示一个特征的选取与否,例如1表示选取该特征,0表示不选取该特征。因此,BPSO可以用于特征选择问题,即在给定特征集合中,选择最佳的特征子集。

3. 部分代码展示

%% PSO optimisation for feature selection
SearchAgents_no=30; % Number of search agents
Max_iteration=100; % Maximum numbef of iterations
% 二进制粒子群算法
[Target_score,Target_pos,PSO_cg_curve]=BPSO(SearchAgents_no,Max_iteration,dim,trainData,testData,trainlabel,testlabel);                                        
% final evaluation for PSO tuned selected features
[error_PSO,accuracy_PSO,predictedLables_PSO]=finalEval(Target_pos,trainData,testData,trainlabel,testlabel);                                                               %%
% plot for Predicted classes
figure(1)
plot(testlabel,'ko','markersize', 8)
hold on
plot(predictedLables_KNN,'b*','markersize', 8)
xlabel('测试集样本');
ylabel('类别标签');
legend('实际测试集分类','全部特征下KNN预测分类');
title("全部特征下分类准确率:"+ num2str(accuracy));
axis tightfigure(2)
plot(testlabel,'ko','markersize', 8)
hold on
plot(predictedLables_PSO,'r*','markersize', 8)
xlabel('测试集样本');
ylabel('类别标签');
legend('实际测试集分类','基于PSO的特征选择后KNN预测分类');
title("特征选择后分类准确率:"+ num2str(accuracy_PSO));
axis tightfigure(3)
plot(PSO_cg_curve(2:end),'r')
xlabel('适应度值');
ylabel('迭代次数');
title('基于PSO的特征选择优化曲线');

4. 仿真结果展示

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5. 资源获取

A资源获取说明.rar
A资源获取说明.rar


http://www.ppmy.cn/news/91693.html

相关文章

C++ 类和对象(静态的static、友元、内部类、匿名对象、explicit)知识点+完整思维导图+实操图+深入细节通俗易懂建议收藏

绪论 时间的步伐有三种:未来姗姗来迟,现在像箭一样飞逝,过往永远静立不动。本章是类和对象的一个收尾篇,相信通过这三篇类和对象的学习,应该你已经更加清楚了解了C的类和对象。 话不多说安全带系好,发车啦&…

【华为OD机试】按身高和体重排队【2023 B卷|100分】

【华为OD机试】-真题 !!点这里!! 【华为OD机试】真题考点分类 !!点这里 !! 题目描述: 某学校举行运动会,学生们按编号(1、2、3…n)进行标识,现需要按照身高由低到高排列, 对身高相同的人,按体重由轻到重排列; 对于身高体重都相同的人,维持原有的编号顺序关系。请输…

ERP系统是什么?ERP实施顾问怎么做?

ERP实施顾问怎么做? 首先想要从事相关行业,必须先了解什么是ERP,ERP系统功能模块是怎样的,而后才能进行ERP实施顾问的工作。 一、ERP是什么 ERP系统主要是干什么的?ERP系统,简单理解就是一套记账、做账软…

2023年试用uniapp、vue2、vue3、typescript、vite、nvue

1. 前言 试用了一下 uniapp、vue2、vue3、typescript、vite、nvue 等技术,写了两个页面,两个页面加起来不到400行代码。 尝试使用了四种组合: 组合1:uniapp vue2 JavaScript nvue文件 非fast模式 组合2:uniapp…

Android 自定义弹窗 附带搜索过滤功能

项目场景: 前两天要求在项目中添加个小功能,今天正好有时间随手写了一个小demo,过程分享给大家。以后如果有此类需求可直接移植使用。 需求是因为在下拉列表中选择一个项作为数据显示在界面上,但是所有的选项很多,下翻…

科海思针对锂盐溶液/锂电废水除钙镁、除硼、除铊的解决方案

碳酸锂是锂电行业阳极生产中的一个重要原材料,主要用于制造钴酸锂、镍酸锂、锰酸锂等电极材料,在充电锂电池中也用作非水溶液电解质等,具有良好的电化学性能,应用领域还在不断扩大。 工业级碳酸锂主含量(Li2CO3&#…

python爬虫selenium被检测处理(适用淘宝登录)

1.增加这个是防止检测是webdriver谷歌驱动调起的请求,通用大部分 self.chrome.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument", {"source": """Object.defineProperty(navigator, webdriver, {get: () > false})…

JVM内存模型和结构详解

JVM内存模型和Java内存模型都是面试的热点问题,名字看感觉都差不多,实际上他们之间差别还是挺大的。 通俗点说,JVM内存结构是与JVM的内部存储结构相关,而Java内存模型是与多线程编程相关mikechen。 什么是JVM JVM是Java Virtual …