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基于二进制PSO算法的特征选择及SVM参数同步优化
基于二进制PSO算法的特征选择及SVM参数同步优化
二进制PSO
SVM参数
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基于二进制PSO算法的特征选择及SVM参数同步优化详细描述了二进制PSO算法的特征选择
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基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法
浏览：26
5星 · 资源好评率100%
首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO 算法对特征及参数进行优化。在UCI 标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM 参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM 算法相比具有较好的分类效果。
基于混沌遗传算法的SVM特征和参数优化 (2012年)
浏览：118
为解决支持向量机(SVM)分类器的样本特征选择和参数优化问题，提出一种将特征选择和参数选择进行联合优化的方法。基于变尺度的混沌遗传算法，联合优化染色体编、译码，利用混沌的遍历性产生初始种群，改进遗传算法中的交叉算子，动态缩减寻优区间。将该方法应用于短波通信控制器的诊断分类器中，以实现分类器特征子集选取和参数的联合优化，结果表明该方法具有较强的寻优能力。
Binary Particle Swarm Optimization for Feature Selection：简单算法展示了如何在特征选择问题中使用二进制粒子群优化（BPSO）。-matlab开发
浏览：23
用于特征选择任务的简单二元粒子群优化（BPSO），可以选择潜在特征以提高分类精度。 演示了一个示例，该示例说明了如何使用具有分类错误率的BPSO（由KNN计算）作为使用基准数据集进行特征选择问题的适应度函数。 ****************************************************** **************************************
粒子群优化算法自动进行特征选择
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用粒子群优化算法自动优选特征组合，提高分类精度，减少运行时间
ML-SVM-二进制分类器
浏览：44
ML-SVM-二进制分类器 该程序利用scikit-learn强大的支持向量机类型库，对大小和形状各异的三个独立数据集上的数据进行分类。 有关数据可视化，请参见主.ipynb文件。 文件：/ data：三个单独的数据集，每个数据集分为两类。 main_SVM.ipynb：在jupyter notebok中使用python进行可视化的主文件。 使用scikit学习来实现支持向量机的几种不同的内核
粒子群优化算法的python实现
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二进制粒子群算法
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%------初始化种群的个体------------%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------
粒子群优化算法的特征选择（PSO-FeatureSelection）MATLAB代码
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运行文件PSO,即可运行程序。程序给了相应中文解释。本文件提供4个相关的数据集，前缀为data为是数据，前缀为target为数据的标签。注：使用的是MATLAB2016a版本，采用MATLAB自带的SVM,若已安装林志仁SVM，则程序可能会运行失败，解决办法：MATLAB设置路径为默认路径，再次运行即可。
NBPSO（新二进制粒子群优化）算法：此处提供的代码运行 NBPSO（新二进制 PSO）算法。-matlab开发
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粒子群优化 (PSO) 是一种现代启发式算法，可应用于连续和离散优化问题。 原始的二元粒子群算法（BPSO）有一些缺点，使得算法不能很好地收敛。 为了解决这些缺点，引入了新的 BPSO（NBPSO）。 休耕论文中提供的结果显示了 NBPSO 的优越性。 [1]。 M.Rostami Shahrbabak 和 H.Nezamabadi-pour，“二元 PSO 算法的新方法”第 14 届伊朗电气工
论文研究-基于PSO算法的变形的SVM算法参数选优及应用 .pdf
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基于PSO算法的变形的SVM算法参数选优及应用，王洁，白静，标准的SVM是一种通用的机器学习的方法，SVM中参数的选择直接影响着其机器学习的性能，但现有研究中对SVM参数的选择仍无统一的方法。
离散二进制粒子群算法PSO MATLAB代码
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基于PSO算法的 -SVM算法参数优化，王洁，白静，在v-SVM算法参数选择中，现多采用反复试验的方法，局限性较大且操作复杂。因此，本文采用了粒子群算法来优化v-SVM中的参数，并将之��
PSOFeatureSelection:用于特征选择的粒子群优化（PSO）。 使用PySwarm
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bpso_粒子群特征_二进制粒子群_bpso_特征选择_
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二进制粒子群优化算法主代码， 其中bpso_project函数为特征子集评价函数， 对接自己的数据集与评价函数即可使用。
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boruta_py, Boruta的python 实现所有相关特征选择方法 boruta_py项目主持了 python的 Boruta的所有相关特征选择方法。[Related blog post] ( http://danielhomola.com/2015/05/08/borutapy-an-all-rel
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caojinshan
2014-07-07
没有代码啊
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