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PSO算法用于特征选择的MATLAB代码。

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简介：
通过执行PSO文件，可以启动程序。该程序随后会提供详细的中文说明。本文件包含了四个与任务相关的公共数据集，这些数据集的前缀分别为“data”和“target”，分别代表数据本身以及数据的标签信息。请注意，此版本使用MATLAB 2016a进行运行，并利用MATLAB内置的SVM工具箱。如果已经安装了林志仁的SVM版本，则程序可能会出现运行错误；为解决此问题，建议您将MATLAB的运行路径设置为默认路径后重新执行程序。

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  • 基于PSO的特征选择算法(MATLAB代码)
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    本简介介绍了一种基于粒子群优化（PSO）的特征选择算法，并提供了相应的MATLAB实现代码，旨在提高机器学习模型性能。 运行文件PSO即可启动程序。该程序包含相应的中文解释，并提供了四个相关数据集：前缀为data的是数据文件，前缀为target的是标签文件。 注意：本程序使用MATLAB 2016a版本及内置的SVM功能编写。如果已安装林志仁版的SVM插件，则可能会导致程序运行失败。解决方法是将MATLAB路径设置恢复到默认状态后重新运行程序。
     
  • 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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  • Relief特征选择_Relief算法_MATLAB下的特征选择_特征选择
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    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。
     
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    特征选择工具箱是一款专为MATLAB设计的功能库，提供多种算法进行特征选择和降维处理，旨在提升机器学习模型性能和简化数据集结构。 特征选择库 (FSLib 2018) 是一个广泛适用的 MATLAB 特征选择工具包。该库包含以下方法： - ILFS - 信息系统 - ECFS - 先生 - 救济f - mutinffs - fsv - 拉普拉斯 - mcfs - 射频 - L0 - 费舍尔 - UDFS - 有限责任公司 如果您使用我们的工具箱（或其中包含的方法），请考虑引用以下文献： Roffo, G.、Melzi, S.、Castellani, U. 和 Vinciarelli, A., 2017 年。无限潜在特征选择：基于概率潜在图的排名方法。arXiv 预印本 arXiv:1707.07538。 Roffo, G.、Melzi, S. 和 Cristani, M., 2015 年。无限特征选择。在 IEEE 计算机视觉国际会议论文中。
     
  • MATLAB实验源代码-特征选择：简易的特征选择代码实现
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    本资源提供了一个简单的MATLAB脚本，用于演示如何进行基本的特征选择过程。适用于初学者理解和应用机器学习中的特征选择技术。 这是一个简单的特征选择代码实现项目，使用MATLAB进行实验。该项目会逐步追加不同的特征选择方法。数据读取采用的是libsvm中的libsvmream工具。试验用的数据存储在Data文件夹中，而MATLAB文件夹则包含了已安装mex的libsvm包。MI文件夹内包含用于计算互信息量的源代码，Cmethod文件夹则是各种特征选择方法的集合，会陆续更新不同的实现方式。目前计划采用的方法包括mRMR、reliefF和SVM_REF等。不过作者表示该项目已经停止进一步开发了，认为没有继续下去的意义。
     
  • 【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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