【特征选择】基于二进制粒子群算法的特征选择方法（KNN分类器）【Matlab代码#28】-Toy模板网

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1. 基于群智能算法的特征选择

特征选择是机器学习和数据挖掘中的一个重要步骤，其目的是从给定的特征集合中选择出最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。

群智能算法是受到自然界中群体行为和集体智慧启发的一类优化算法，其中包括粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO））等。这些算法通过模拟个体之间的相互作用和信息交流来搜索最优解。

在特征选择中，群智能算法可以用于评估和选择特征子集。一般而言，特征选择问题可以看作是在搜索空间中找到一个最优的特征子集的优化问题。群智能算法可以通过优化目标函数来搜索最优的特征子集，目标函数可以包括特征子集的评估指标（如信息增益、相关系数等）和特征子集的复杂度（如特征个数）等。

以下是一个基于群智能算法的特征选择方法的基本步骤：

初始化群体：使用群智能算法初始化一组特征子集，可以采用随机生成或者启发式的方式。
评估适应度：根据定义的评估指标对每个特征子集进行评估，计算其适应度值。
群体更新：根据群智能算法的策略，更新群体中每个个体的位置或状态。这可以包括粒子的位置更新、蚁群信息素更新等。
评估新适应度：对更新后的特征子集重新计算适应度值。
判断停止条件：根据预设的停止条件，判断是否满足停止搜索的条件。例如，可以设置最大迭代次数或者当适应度值不再改变时停止搜索。
输出结果：选择适应度最优的特征子集作为最终的选择结果。
需要注意的是，群智能算法可以根据具体的问题进行调整和改进，例如引入局部搜索机制、增加收敛速度等。此外，选择合适的评估指标和停止条件对于算法的效果也非常重要。

综上所述，基于群智能算法的特征选择方法可以通过群体的协作和搜索来寻找最优的特征子集，从而提高机器学习模型的性能和泛化能力。

2. 二进制粒子群算法

【特征选择】基于二进制粒子群算法的特征选择方法（KNN分类器）【Matlab代码#28】

二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization，BPSO）是粒子群优化算法（PSO）的一种变体。与传统的连续PSO算法不同，BPSO适用于解决离散优化问题，特别是二进制优化问题。

在BPSO中，每个粒子的位置和速度都由二进制编码表示。通常情况下，每个维度的二进制编码可以表示一个特征的选取与否，例如1表示选取该特征，0表示不选取该特征。因此，BPSO可以用于特征选择问题，即在给定特征集合中，选择最佳的特征子集。

3. 部分代码展示

%% PSO optimisation for feature selection
SearchAgents_no=30; % Number of search agents
Max_iteration=100; % Maximum numbef of iterations
% 二进制粒子群算法
[Target_score,Target_pos,PSO_cg_curve]=BPSO(SearchAgents_no,Max_iteration,dim,trainData,testData,trainlabel,testlabel);                                        
% final evaluation for PSO tuned selected features
[error_PSO,accuracy_PSO,predictedLables_PSO]=finalEval(Target_pos,trainData,testData,trainlabel,testlabel);                                                               

%%
% plot for Predicted classes
figure(1)
plot(testlabel,'ko','markersize', 8)
hold on
plot(predictedLables_KNN,'b*','markersize', 8)
xlabel('测试集样本');
ylabel('类别标签');
legend('实际测试集分类','全部特征下KNN预测分类');
title("全部特征下分类准确率："+ num2str(accuracy));
axis tight

figure(2)
plot(testlabel,'ko','markersize', 8)
hold on
plot(predictedLables_PSO,'r*','markersize', 8)
xlabel('测试集样本');
ylabel('类别标签');
legend('实际测试集分类','基于PSO的特征选择后KNN预测分类');
title("特征选择后分类准确率："+ num2str(accuracy_PSO));
axis tight

figure(3)
plot(PSO_cg_curve(2:end),'r')
xlabel('适应度值');
ylabel('迭代次数');
title('基于PSO的特征选择优化曲线');