【源码】基于Python的特征选择与优化算法

项目简介

本项目是基于Python的特征选择与优化算法集合，借助多种特征提取方法与优化算法，解决机器学习中的特征选择问题。项目涉及图像特征提取、进化算法、多目标优化和二进制稀疏搜索算法等方面，可处理高维数据集，提升机器学习模型性能与效率。

项目的主要特性和功能

1. 图像特征提取
   • 提供BIC、FOM、Gabor滤波、灰度矩阵、Hu不变矩、Haralick特征、LBP特征、Tamura特征和Zernike矩等多种图像特征提取方法。
   • 有示例图片数据集，方便测试与验证。
2. 进化算法
   • 实现多目标蜻蜓算法（MODA）、多目标哈里斯鹰算法（MOHHO）、多目标海洋掠夺者算法（MOMPA）、多目标粒子群算法（MOPSO）、多目标麻雀算法（MOSSA）和多目标遗传算法（NSGAII）等Python版本。
   • 适用于多目标特征选择，尤其在医疗数据集优化方面表现出色。
3. 特征选择算法
   • 运用线性加权法将分类准确度和分类数目变为单目标的特征选择算法，如二进制布谷鸟搜索算法（BCS）、二进制豺豹算法（BGJO）、二进制灰狼算法（BGWO）、二进制蜜罐算法（BHBA）、二进制哈里斯鹰算法（BHHO）、二进制海洋捕食者算法（BMPA）、二进制粒子群算法（BPSO）和二进制麻雀算法（BSSA）。
   • 默认使用KNN分类器，可按需更换其他分类器。

安装使用步骤

1. 环境准备
   • 确保安装Python 3.x。
   • 安装pandas、numpy、scikit - learn、xlsxwriter等必要的Python库。
2. 下载源码：从项目仓库下载源码文件。
3. 配置数据集：将数据集置于data或data - cost文件夹中，保证路径正确。
4. 运行代码
   • 按需求选择相应的特征提取或优化算法文件，运行Python脚本。
   • 调整执行次数、种群规模、最大迭代次数等参数设置以适配具体任务。
5. 查看结果：算法运行结果会输出到指定的Excel文件，包含每次迭代的准确性、选择的特征数、适应度值和运行时间等信息。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】