【特征选择】基于蝗虫算法GOA选择特征并使用KNN 进行分类附Matlab代码

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🔥 内容介绍

通过蝗虫算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA） 优化特征子集，剔除冗余 / 无关特征，在保证 KNN 分类准确率的前提下，实现：

1. 特征维度最小化（降低计算复杂度）；

2. 分类性能最优化（提升泛化能力）；

3. 兼顾效率与精度（GOA 全局搜索 + KNN 简单易实现）。

适用场景：高维数据分类（如遥感图像、生物信息、文本分类），解决 KNN 在高维数据下的 “维度灾难” 问题。

技术框架

1. 数据预处理

   ：归一化（KNN 对特征尺度敏感）、数据集划分（训练集 / 测试集）；

2. GOA 特征选择

   ：

   • 编码方式：二进制编码（每个蝗虫代表一个特征子集，0 = 不选，1 = 选择）；

   • 适应度函数：平衡分类准确率与特征维度（避免过度拟合或维度冗余）；

   • 位置更新：模拟蝗虫群的觅食行为（全局探索 + 局部开发），优化特征子集；

3. KNN 分类

   ：用 GOA 筛选的最优特征子集训练 KNN，评估分类性能；

4. 性能对比

   ：特征选择前后的分类准确率、特征维度、运行时间对比。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%classes

attributesData=Tdata(:,1:end-1); %wine data

% for ii=1: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);

trainData=attributesData(trainIdx,:); %training data

testData=attributesData(testIdx,:); %testing data

trainlabel=labels(trainIdx); %training labels

testlabel=labels(testIdx); %testing labels

%% KNN classification

Mdl = fitcknn(trainData,trainlabel,'NumNeighbors',5,'Standardize',1);

predictedLables_KNN=predict(Mdl,testData);

cp=classperf(testlabel,predictedLables_KNN);

err=cp.ErrorRate;

🔗 参考文献

[1] Johansen R , Jensen L R , Rydland J ,et al.Johansen, R. et al. Predicting survival and early clinical response to primary chemotherapy for patients with locally advanced breast cancer using DCE-MRI. J. Magn. Reson. Imaging 29, 1300-1307[J].Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2009, 29(6):1300-1307.DOI:10.1002/jmri.21778.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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