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【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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简介：
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。

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  • 【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。
     
  • 【特征选择】运用原子搜索算法解决二进制特征选择问题（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一种基于原子搜索算法的创新方法来处理二进制特征选择问题，并附有详细的MATLAB实现代码，适合于机器学习和数据挖掘领域的研究与应用。 基于原子搜索算法实现二进制特征选择问题附有Matlab代码的介绍。
     
  • 【特征选择】利用遗传算法进行二进制特征选择含Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种基于遗传算法的高效二进制特征选择方法，并附有详细的Matlab实现代码，适用于机器学习和数据挖掘中的特征优化问题。 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。
     
  • 【特征选择】利用二元多邻域人工蜂群(BMNABC)算法解决特征选择问题（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一种创新的BMNABC算法应用于特征选择问题的解决方案，附带详细的MATLAB代码实现。适合研究和学习使用。 【特征选择】基于二元多邻域人工蜂群(BMNABC)解决特征选择问题附matlab代码.zip
     
  • 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...
    优质
    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。
     
  • Relief特征选择_Relief算法_MATLAB下的特征选择_特征选择
    优质
    本段介绍Relief算法在MATLAB环境中的实现及其应用，重点探讨如何通过该算法进行有效的特征选择，提升机器学习模型性能。 Relief特征提取算法及对应的Matlab代码，程序包含详细注释。
     
  • 使用模拟退火、粒子群和蚁群算法进行特征选择（含MATLAB代码）
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的PSOSVM代码-PSO-FS：利用粒子群优化进行特征选择
    优质
    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。
     
  • 二进制粒子群优化在特征选择中的应用：简单算法展示...
    优质
    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。