【特征选择】基于二进制粒子群算法的特征选择方法（PNN概率神经网络分类）【Matlab代码#33】

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【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】

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1. 特征选择问题

特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和有用性的特征子集，以用于建模和预测任务。它是机器学习和数据挖掘中的重要步骤，可以提高模型的性能和解释能力，并降低计算成本和过拟合的风险。

特征选择的目标是挑选那些与目标变量高度相关的特征，同时剔除冗余和噪音特征。通过减少特征空间的维度，特征选择可以提高模型的解释能力、降低模型的复杂性，并加速模型的训练和推理过程。

常见的特征选择方法包括：过滤方法、包装方法、嵌入方法和组合方法。本文采用的是包装方法，包装方法就是通过在特征子集上训练模型，并使用模型的性能作为评价指标，逐步选择特征子集。

2. 二进制粒子群算法

二进制粒子群算法（BPSO）是一种粒子群算法（PSO）的变种，用于解决二进制编码的优化问题。
与传统的连续型粒子群算法不同，BPSO将解空间中的每个维度视为一个二进制位，使用二进制编码来表示粒子的位置和速度。每个二进制位可以取0或1，分别表示特征的选取与否或决策的取舍。

BPSO可以应用于许多二进制编码的优化问题，如特征选择、布尔函数优化、组合优化等。

3. 概率神经网络（PNN）分类

PNN的分类过程如下：

• 数据准备：将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于构建PNN模型，测试集用于评估模型的性能。

• 模型构建：使用训练集数据构建PNN模型。PNN模型由四个主要组成部分构成：输入层、模式层、竞争层和输出层。

  输入层：接受输入样本的特征向量。
  模式层：计算输入样本与每个训练样本之间的相似度或距离。通常使用高斯核函数来度量样本之间的相似性。
  求和层：计算输入样本与每个训练样本之间的相似度得分，并进行累加求和。
  输出层：根据竞争层中的相似度得分，计算样本属于每个类别的概率。

• 分类预测：使用测试集数据输入PNN模型，通过竞争层和输出层计算输入样本属于各个类别的概率。

• 决策规则：根据输出层中计算得到的概率值，选择概率最大的类别作为样本的预测类别。

4. 部分代码展示

%%-----------------------PNN概率神经网络算法--------------------- %%

%构造矩阵P、I
for i = 1:length(Class)
    P(i,:) = trainData(i,:);
    T(i,:) = Class(i,:);
end
P = P';
T = T';
Class = Class';

%构造测试矩阵textp
for i = 1:length(textClass)
    testP(i,:) = testData(i,:);
end
testP = testP';

%PNN模型的建立和训练(第三个参数spread默认值为1.0，可修改)
net = newpnn(P,Class,0.8);

%PNN模型对测试集的测试
PNNoutput = sim (net,testP);
%计算测试集的识别准确率
[~,s2] = size(PNNoutput);
count = 0;
predictResult = ones(s2,1);
for i = 1:s2
    [~,sort_index] = max(PNNoutput(:,i));
    predictResult(i) = sort_index;
    [~,std] = max(textClass(:,i));
    if(sort_index==std)
        count = count + 1;      
    end
end

5. 仿真结果展示

6. 资源获取

可以获取完整代码资源。