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  • PSO算法特征选择MATLAB实现(单目标)

    PSO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。

    特征选择与特征提取(降维)

    特征选择和降维

    1、相同点和不同点

    特征选择和降维有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:降维的方法主要是通过属性间的关系,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的特征空间;而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。

    2、降维的主要方法

    Principal Component Analysis(主成分分析),详细见“简单易学的机器学习算法——主成分分析(PCA)”

    Singular Value Decomposition(奇异值分解),详细见“简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解”

    Sammon’s Mapping(Sammon映射)

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