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粒子群优化算法（PSO-FS）被应用于特征选择，并以MATLAB开发实现。

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简介：
该算法用于执行特征选择，具体步骤如下：首先，运行名为 PSO.m 的文件。您可以通过替换其中的数据集和 SVM 分类器来调整实验设置，以适应您所选用的数据集和 SVM 分类器。 如果在运行过程中发现任何问题，请随时通过电子邮件与我们联系。 Sadegh Salesi 的电子邮箱地址是 sadegh.salesi@my.ntu.ac.uk， Georgina Cosma 博士的电子邮箱地址是 georgina.cosma@ntu.ac.uk。 此外，请参考 S. Salesi 和 G. Cosma 在 2017 年第二届知识工程与应用国际会议 (ICKEA) 上发表的论文“一种用于特征选择的新型扩展二进制布谷鸟搜索算法”，该论文发表于伦敦，2017 年，并在第 6-12 页提供了详细说明。 该论文的 DOI 为 10.1109/ICKEA.2017.8169893。 您可以通过以下网址访问该论文：http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8169893&isnumber=8169886

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的粒子群与遗传算法（GA-FS）用于特征选择代码
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    本代码展示了如何在MATLAB中利用粒子群优化和遗传算法进行特征选择，结合过滤器方法以提升机器学习模型性能。 MATLAB代码粒子群算法遗传算法特征选择的自述文件-有关如何运行代码的说明。 步骤1：运行GA.m文件。 您可以将交叉、变异、分类器以及数据集替换为您所选的内容。如果在使用过程中遇到错误，请及时联系我们。 作者： 萨迪·萨利（Sadegh Salesi） Georgina Cosma博士 参考文献： S. Salesi 和 G. Cosma, 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； 伪二进制突变邻域搜索程序；扩展的杜鹃布偶搜索算法； 特征选择；分类精度；杜鹃鸟； Lévy飞行随机游走，搜索空间； Lévy飞行机制； 扩展的二元布谷鸟搜索优化； 布谷鸟搜索策略，支持向量机分类器， 优化；搜索问题；特征提取； 鸟；算法设计和分析；空间探索；收敛性 特征选择；分类； 布谷鸟搜索，变元优化，自然启发式算法
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Matlab的粒子群优化算法(PSO)实现代码
    优质
    本简介提供了一段使用MATLAB编程环境实现粒子群优化（PSO）算法的代码。该代码适用于解决各种优化问题，并附有详细的注释以帮助用户理解和修改算法参数。 基本的粒子群优化算法PSO的Matlab实现代码非常实用。