PSOFeatureSelection采用粒子群优化（PSO）算法进行特征选择，并使用PySwarm实现。-ITADN社区

PSOFeatureSelection:基于PySwarm的粒子群优化(PSO)特征选择工具

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PSOFeatureSelection是一款利用PySwarm库实现的粒子群优化算法工具，专门用于高效的特征选择过程，在减少数据维度的同时提高机器学习模型性能。 PSO功能选择用于特征选择的粒子群优化（PSO）。使用PySwarm进行实现。

基于PSO的特征选择算法及其MATLAB实现(PSO-FeatureSelection)_粒子群算法特征选择,粒子群算法matlab...

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本文介绍了一种利用粒子群优化（PSO）技术进行特征选择的算法，并详细阐述了该算法在MATLAB环境中的具体实现方法。通过实验验证，展示了PSO算法在特征选择领域的有效性和优越性。运行文件PSO即可启动程序。该程序附有相应的中文解释。本段落件提供了四个相关数据集，前缀为data的是数据本身，而前缀为target的则是这些数据的标签。注意：此项目使用了MATLAB 2016a版本，并且采用了MATLAB自带的支持向量机（SVM）功能。如果您的系统中安装了林志仁版的SVM插件，则可能会导致程序运行失败。解决方法为将MATLAB路径设置回默认状态，然后重新启动程序即可。

PSO-FS：基于Matlab的特征选择粒子群优化算法

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PSO-FS是一种在Matlab环境下实现的特征选择方法，采用粒子群优化算法提高机器学习模型性能，有效减少特征维度并保持分类准确性。用于特征选择的粒子群优化运行算法：步骤 1：运行 PSO.m 文件。您可以使用您选择的数据集和 SVM 分类器替换现有的数据集和分类器。如果发现错误，请联系相关作者。参考文献： S. Salesi 和 G. Cosma，“一种用于特征选择的新型扩展二进制布谷鸟搜索算法”，2017 年第二届知识工程与应用国际会议 (ICKEA)，伦敦，2017 年，第 6-12 页。 doi：10.1109/ICKEA.2017.8169893

基于MATLAB的PSOSVM代码-PSO-FS：利用粒子群优化进行特征选择

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本项目采用MATLAB实现了一种结合粒子群优化算法（PSO）与支持向量机（SVM）的特征选择方法，旨在通过智能搜索策略提升机器学习模型性能。 PSOSVM的MATLAB代码使用粒子群算法进行特征选择。运行MATLAB代码的第一步是执行PSO.m文件，并将数据集和SVM分类器替换为您选定的数据集和SVM分类器。如果发现错误，请联系相关人员。参考文献：Sadegh Salesi 和 Georgina Cosma 博士，“一种新颖的用于特征选择的扩展二进制杜鹃搜索算法”，2017年第二届国际知识工程与应用大会（ICKEA），伦敦，2017年，第6-12页。DOI: 10.1109/ICKEA.2017.8169893 关键词：特征选择；优化；模式分类；随机过程；搜索问题；支持向量机；伪二元突变邻域搜索程序；扩展的杜鹃搜索算法；特征选择精度；Lévy飞行随机游走机制。摘要：杜鹃搜索是一种最新的自然启发式元启发式算法，灵感来自杜鹃鸟积极繁殖的行为。

基于粒子群优化的自动特征选择算法

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本研究提出了一种基于粒子群优化（PSO）的自动特征选择算法，旨在提高机器学习模型性能，通过智能搜索有效特征子集来减少过拟合并加快训练速度。使用粒子群优化算法自动选择最优特征组合以提高分类精度并减少运行时间。

使用模拟退火、粒子群和蚁群算法进行特征选择（含MATLAB代码）

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本研究探讨了利用模拟退火、粒子群及蚁群算法在特征选择中的应用，并提供了MATLAB实现代码。完整的代码资源通过私信提供，包括子文件和数据。

二进制粒子群优化在特征选择中的应用：简单算法展示...

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本研究探讨了二进制粒子群优化算法应用于特征选择的有效性，通过简单的实例展示了该算法的工作原理及优势。用于特征选择任务的简单二元粒子群优化（BPSO）可以挑选出有助于提高分类精度的关键特征。一个示例演示了如何使用具有分类错误率的BPSO（通过KNN计算得出）作为适应度函数，应用于基准数据集上的特征选择问题。

基于Python的粒子群优化特征选择算法实现（含源码）.rar

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本资源提供了一种利用Python编程语言实现的粒子群优化特征选择算法，旨在提高机器学习模型的性能。文件内包含详细的代码示例和相关文档，方便学习与应用。资源内容：基于粒子群优化的特征选择算法Python仿真（完整源码+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：工科生、数学专业以及对算法方向感兴趣的各类学习者。作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真工作中拥有10年经验；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等多个领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。

【特征选取】利用粒子群算法解决二进制特征选择问题并附带MATLAB代码.zip

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本资源提供了一种基于粒子群优化（PSO）算法解决二进制特征选择问题的方法，并包含详细的MATLAB实现代码，适用于机器学习和数据挖掘领域研究。智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

粒子群优化算法(PSO)

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简介：粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能算法，用于解决复杂优化问题。通过个体间的协作与竞争寻找全局最优解，在工程、经济等领域广泛应用。粒子群的定义、发展及其应用对于初学者来说是一个极好的资料。详细描述了粒子群算法流程的内容能够帮助他们更好地理解这一主题。

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PSOFeatureSelection采用粒子群优化（PSO）算法进行特征选择，并使用PySwarm实现。

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