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【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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简介：
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

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  • 【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
     
  • 【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】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。
     
  • 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。
     
  • MNMI.zip_样本选择与特征选择_基于近邻互信息的邻域特征选择方法
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    本研究提出了一种基于近邻互信息的邻域特征选择方法（MNMI），通过优化样本和特征的选择，提升机器学习模型性能。 基于最近邻互信息特征选择算法，对每个样本取其最近邻作为邻域。
     
  • 特征选择工具箱：用于MATLAB的特征选择库- matlab开发
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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。
     
  • 基于群智能算法的特征选择问题求解
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    本研究聚焦于利用群智能算法优化机器学习中的特征选择过程，旨在提升模型性能与计算效率。通过模拟自然界群体行为，此类算法能够有效地筛选出最具有代表性的特征子集，为复杂数据提供简洁而高效的解决方案。 群智能算法用于求解特征选择问题。