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本文目录如下:
目录
1 概述
2 运行结果
3 Matlab代码实现
4 参考文献
特征选择是当前信息领域,尤其是模式识别领域的研究热点。本文二元灰狼优化(BGWO)应用于特征选择任务问题。
部分代码:
%% Binary Grey Wolf Optimization (Version 1)
clc, clear, close
% Benchmark data set
load ionosphere.mat;
% Set 20% data as validation set
ho = 0.2;
% Hold-out method
HO = cvpartition(label,'HoldOut',ho,'Stratify',false);
% Parameter setting
N = 10;
max_Iter = 100;
% Binary Grey Wolf Optimization
[sFeat,Sf,Nf,curve] = jBGWO1(feat,label,N,max_Iter,HO);
% Plot convergence curve
plot(1:max_Iter,curve);
xlabel('Number of Iterations');
ylabel('Fitness Value');
title('BGWO1'); grid on;
%% Binary Grey Wolf Optimization (Version 2)
clc, clear, close;
% Benchmark data set
load ionosphere.mat;
% Set 20% data as validation set
ho = 0.2;
% Hold-out method
HO = cvpartition(label,'HoldOut',ho,'Stratify',false);
% Parameter setting
N = 10;
max_Iter = 100;
% Binary Grey Wolf Optimization
[sFeat,Sf,Nf,curve] = jBGWO2(feat,label,N,max_Iter,HO);
% Plot convergence curve
plot(1:max_Iter,curve);
xlabel('Number of Iterations');
ylabel('Fitness Value');
title('BGWO2'); grid on;
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[1]童坤. 基于改进GWO算法的入侵检测特征选择研究[D].湖北工业大学,2019.