工具箱:谢菲尔德遗传算法工具箱,libsvm工具箱
根据提取的特征个数确定遗传算法中个体的长度,然后随机产生二进制种群,1代表有这个特征,0代表没有这个特征,然后根据这些特征进行svm训练与测试,用svm的分类精度作为适应度值,然后进行迭代,直到达到最大迭代次数,输出最优的分类精度和其对应的染色体,染色体中为1 的位置就是我们所要选择的特征。
本文介绍了一种结合遗传算法与支持向量机(SVM)进行特征选择的方法。通过定义个体长度来表示特征数量,并使用二进制编码表示特征是否被选中。随后,利用SVM的分类精度作为适应度值进行迭代优化,最终确定最优特征组合。
工具箱:谢菲尔德遗传算法工具箱,libsvm工具箱
根据提取的特征个数确定遗传算法中个体的长度,然后随机产生二进制种群,1代表有这个特征,0代表没有这个特征,然后根据这些特征进行svm训练与测试,用svm的分类精度作为适应度值,然后进行迭代,直到达到最大迭代次数,输出最优的分类精度和其对应的染色体,染色体中为1 的位置就是我们所要选择的特征。
960

被折叠的 条评论
为什么被折叠?