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NSGA2算法特征选择MATLAB实现(多目标)

利用nsga2进行进行特征选择其主要思想是:将子集的选择看作是一个搜索寻优问题(wrapper方法),生成不同的组合,对组合进行评价,再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题。

需要优化的两个目标为特征数和精度。

nsga2是一个多目标优化算法。

具体的nsga2通用算法请看:http://www.omegaxyz.com/2018/01/22/new_nsga2/

具体的特征选择代码在上述代码的基础上改了两个①主函数②评价函数,增加了一个数据分成训练集和测试集的函数:

MATLAB代码主函数:

评价函数(利用林志仁SVM进行训练):

选的的数据集请从UCI上下载。

结果:

①pareto面

最后粒子的数据(选出的特征数和精确度)

PSO单目标特征选择请见:http://www.omegaxyz.com/2018/01/21/psofs/

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