粒子群优化算法（PSO）在MATLAB中实现，用于特征选择。

简介：
psosvm的MATLAB代码中，粒子群算法被用于执行特征选择。为了运行MATLAB代码，请按照以下步骤操作：首先，运行PSO.m文件。您可以根据需要替换其中的数据集和SVM分类器，以适应您所选的数据集和SVM分类器。如果在使用过程中遇到任何错误，请随时通过电子邮件与我们联系。萨迪·萨利（SadeghSalesi）和Georgina Cosma博士提供了参考资料：“一种新颖的用于特征选择的扩展二进制杜鹃搜索算法”，发表于2017年第二届国际知识工程与应用大会（ICKEA），伦敦。该论文的doi为10.1109/ICKEA.2017.8169893。关键词包括：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、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；鸟类；算法设计与分析；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。此外，值得注意的是，杜鹃搜索是一种最新的自然启发式元启发式算法，其设计灵感来源于杜鹃鸟积极繁殖的行为模式。