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#x1f4a5;1 概述
#x1f4da;2 运行结果
#x1f389;3 参考文献
#x1f468;#x1f4bb;4 Matlab代码 #x1f4a5;1 概述 基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用KNN#xff08;K-Nearest Neighbors#xff0c;K最近邻算法#xff09;进行训练是一种… 目录
1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码 1 概述 基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用KNNK-Nearest NeighborsK最近邻算法进行训练是一种特征选择和分类算法的组合。这种方法主要用于解决特征选择问题并利用选定的特征集合来训练KNN分类器。
下面是该算法的基本步骤
特征选择
采用二进制草蝉优化算法对原始特征集进行优化从而选择出最佳特征子集。二进制草蝉优化算法是一种基于草蝉行为的启发式优化算法用于解决特征选择问题。该算法通过模拟草蝉的生存行为来选择特征子集以使得目标函数最小化或最大化。
特征提取
通过二进制草蝉优化算法选择出的最佳特征子集对原始数据集进行特征提取得到一个新的数据集该数据集只包含选定的特征。
数据预处理
对特征提取后的数据集进行预处理包括归一化、标准化或其他必要的数据处理步骤以确保数据的可比性和有效性。
KNN分类器
使用KNN算法来对处理后的数据集进行分类。KNN是一种常见的分类算法它通过计算待分类样本与训练样本之间的距离选取最近的K个训练样本并根据这K个样本的分类标签来预测待分类样本的标签。
训练和测试
使用经过特征选择和KNN分类器训练得到的模型对测试数据进行分类评估分类结果的准确性和性能。
需要注意的是特征选择是为了去除冗余和噪音特征提高分类性能和降低计算复杂度。而KNN作为分类器是一种懒惰学习方法具有简单易实现的优点但在大规模数据上可能效率较低。
最终的结果取决于草蝉优化算法的性能、特征选择和KNN分类器的调优以及数据集本身的特性。因此在实际应用中可能需要进行多次实验和优化以选择最合适的特征子集和分类器参数。同时建议参考相关研究论文和文献以获得更深入的了解和具体实现细节。 2 运行结果 主函数部分代码
close all
clear
clc
addpath(genpath(cd))
%% load the data
% load winedata.mat
load breast-cancer-wisconsin
% load ionosphere
% load Parliment1984
% load heartdata
load lymphography
%%
% preprocess data to remove Nan entries
for ii1:size(Tdata,2)nanindexisnan(Tdata(:,ii));Tdata(nanindex,:)[];
end
labelsTdata(:,end); %classes
attributesDataTdata(:,1:end-1); %wine data
% for ii1:size(attributesData,2) %normalize the data
% attributesData(:,ii)normalize(attributesData(:,ii));
% end
[rows,colms]size(attributesData); %size of data
%% seprate the data into training and testing
[trainIdx,~,testIdx]dividerand(rows,0.8,0,0.2);
trainDataattributesData(trainIdx,:); %training data
testDataattributesData(testIdx,:); %testing data
trainlabellabels(trainIdx); %training labels
testlabellabels(testIdx); %testing labels
%% KNN classification
Mdl fitcknn(trainData,trainlabel,NumNeighbors,5,Standardize,1);
predictedLables_KNNpredict(Mdl,testData);
cpclassperf(testlabel,predictedLables_KNN);
errcp.ErrorRate;
accuracycp.CorrectRate;
%% SA optimisation for feature selection
dimsize(attributesData,2);
lb0;ub1;
x0round(rand(1,dim));
fun(x) objfun(x,trainData,testData,trainlabel,testlabel,dim);
options optimoptions(simulannealbnd,MaxIterations,150,...PlotFcn,saplotbestf);
[x,fval,exitflag,output] simulannealbnd(fun,x0,zeros(1,dim),ones(1,dim),options) ;
Target_pos_SAround(x);
% final evaluation for GOA tuned selected features
[error_SA,accuracy_SA,predictedLables_SA]finalEval(Target_pos_SA,trainData,testData,...trainlabel,testlabel);
%% GOA optimisation for feature selection
SearchAgents_no10; % Number of search agents
Max_iteration100; % Maximum numbef of iterations
[Target_score,Target_pos,GOA_cg_curve, Trajectories,fitness_history,...position_history]binaryGOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,...trainData,testData,trainlabel,testlabel);
% final evaluation for GOA tuned selected features
[error_GOA,accuracy_GOA,predictedLables_GOA]finalEval(Target_pos,trainData,testData,trainlabel,testlabel);
%%
% plot for Predicted classes
figure
plot(testlabel,s,LineWidth,1,MarkerSize,12)
hold on
plot(predictedLables_KNN,o,LineWidth,1,MarkerSize,6)
hold on
plot(predictedLables_GOA,x,LineWidth,1,MarkerSize,6)
hold on
plot(predictedLables_SA,^,LineWidth,1,MarkerSize,6)
% hold on
% plot(predictedLables,.,LineWidth,1,MarkerSize,3)
legend(Original Labels,Predicted by All,Predcited by GOA Tuned,... Predcited by SA Tuned,Location,best)
title(Output Label comparison of testing Data)
xlabel(--No of test points)
ylabel(Test Data Labels )
axis tight
% pie chart for accuracy corresponding to number of features
figure
subplot(1,2,1)
labels{num2str(size(testData,2)),num2str(numel(find(Target_pos))),...num2str(numel(find(Target_pos_SA)))};
pie([(size(testData,2)),numel(find(Target_pos)),numel(find(Target_pos_SA))],labels)
title(Number of features selected)
legendlabels{Total Features,Features after GOA Selection,...Features after SA Selection};
legend(legendlabels,Location,southoutside,Orientation,vertical)
subplot(1,2,2)
labels{num2str(accuracy*100),num2str(accuracy_GOA*100),num2str(accuracy_SA*100)};
pie([accuracy,accuracy_GOA,accuracy_SA].*100,labels)
title(Accuracy for features selected)
legendlabels{Total Features,Features after GOA Selection,...Features after SA Selection};
legend(legendlabels,Location,southoutside,Orientation,vertical)
3 参考文献
[1]张著英,黄玉龙,王翰虎.一个高效的KNN分类算法[J].计算机科学,2008(03):170-172.
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