基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真-Toy模板网

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1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 KNN分类器基本原理

4.2 特征选择的重要性

4.3 蝗虫优化算法（GOA）

5.完整程序

1.程序功能描述

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法。使用蝗虫优化算法，选择最佳的特征，进行KNN分类，从而提高KNN分类的精度。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真,MATLAB程序开发,# 优化,蝗虫优化,KNN分类,特征选择,matlab

3.核心程序

..........................................................
[idx1,~,idx2]= dividerand(rows,0.8,0,0.2);
Ptrain    = PP(idx1,:);   %training data
Ptest     = PP(idx2,:);     %testing data
Ttrain    = TT(idx1);            %training TT
Ttest     = TT(idx2);              %testing TT
%KNN 
idx_m     = fitcknn(Ptrain,Ttrain,'NumNeighbors',5,'Standardize',1);
Tknn      = predict(idx_m,Ptest);
cp        = classperf(Ttest,Tknn);
err       = cp.ErrorRate;
accuracy1 = cp.CorrectRate;


dim=size(PP,2);
lb=0;
ub=1;

%GOA优化过程
Pnum      = 50;  %种群个数
iteration = 100; %迭代次数
[~,Target_pos,ybest]= func_GOA(Pnum,iteration,lb,ub,dim,Ptrain,Ptest,Ttrain,Ttest);
 
[~,accuracy2,~]     = func_Eval(Target_pos,Ptrain,Ptest,Ttrain,Ttest);                                                               

figure;
plot(ybest);
xlabel('GOA优化迭代过程')
ylabel('适应度值' )



figure
bar([accuracy1,accuracy2])
xlabel('1.Predicted by All featrure,  2.Predcited by GOA select featrure')
ylabel('accuracy' )


 
figure
bar([size(Ptest,2),numel(find(Target_pos))])
title('特征选择个数')
xlabel('1.Total Features,    2.Features after GOA Selection');
22

4.本算法原理

基于蝗虫优化的KNN（K-最近邻）分类特征选择是一种结合了蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）和KNN分类器的特征选择方法。该方法旨在通过蝗虫优化算法选择最优特征子集，从而提高KNN分类器的分类性能。

4.1 KNN分类器基本原理

何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的，在判定一个未知事物时，可以观察离它最近的几个样本，这就是KNN（k最近邻）的方法。简单来说，KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑出离这个数据最近的K个点，看看这K个点属于什么类型，然后用少数服从多数的原则，给新数据归类。

KNN分类器是一种基于实例的学习算法，其工作原理是找到一个新数据点在训练数据集中的K个最近邻居，并根据这些邻居的类别来进行投票，从而确定新数据点的类别。

①初始化距离为最大值；
②计算未知样本和每个训练样本的距离dist;
③得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist;
④如果dist小于maxdist，则将该训练样本作为K-最近邻样本；
⑤重复步骤2、3、4.直到所有未知样本和所有训练样本的距离都算完；
⑥统计K-最近邻样本中每个类标号出现的次数；

⑦选择出现频率最大的类标作为未知样本的类标号。