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Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据
特征选择
算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测
Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据
特征选择
算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据
特征选择
算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 1.最大互信息系数MIC(数据
特征选择
算法)的分类预测,MIC
特征选择
分类预测,多输入单输出模型。 2.多特征输入模型,直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图,混淆矩阵图。 4.分类效果图,混淆矩阵图。 5.MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据
特征选择
算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过
特征选择
后,保留9个特征的序号为: 1 3 5 7 8 9 10 11 12
2024-04-29 15:57:15
1KB
matlab
神经网络
1
最大相关和最小冗余算法mRMR
特征选择
,mRMR分类预测,多变量输入模型 在
特征选择
过程中,有一种算法叫做mRMR(Max
最大相关和最小冗余算法mRMR
特征选择
,mRMR分类预测,多变量输入模型。 在
特征选择
过程中,有一种算法叫做mRMR(Max-Relevance and Min-Redundancy)。其原理非常简单,就是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大(Max-Relevance),但是特征彼此之间相关性最小的一组特征(Min-Redundancy)。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2024-03-29 17:32:02
74KB
1
GA 和 CSO 的组合用于
特征选择
:GA 和 CSO 的组合用于分类精度最大化中的
特征选择
-matlab开发
遗传算法 (GA) 和布谷鸟搜索优化 (CSO) 的组合,用于分类精度最大化中的
特征选择
。 我没有使用 Levy 飞行,而是使用 GA 品种和变异进行布谷鸟更新。 我在代码中使用了朴素贝叶斯分类,但您可以将其替换为任何其他分类器。
2023-12-25 10:25:14
129KB
matlab
1
机器学习:如何进行
特征选择
?.doc
对当前学习任务有价值的属性称为是“相关特征”,没有价值的属性称为是“无关特征”,从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程,就称为是“
特征选择
”。其中还有一种特征称为是“冗余特征”,这些特征指的是可以从其他特征中推演出来的特征。
2023-06-21 15:28:42
45KB
机器学习
1
【
特征选择
】基于鲸鱼算法实现二维
特征选择
附matlab代码.zip
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2023-04-27 21:57:39
854KB
matlab
1
bpso_粒子群特征_二进制粒子群_bpso_
特征选择
_
二进制粒子群优化算法主代码, 其中bpso_project函数为特征子集评价函数, 对接自己的数据集与评价函数即可使用。
2023-04-17 15:11:42
2KB
粒子群特征
二进制粒子群
bpso
特征选择
1
论文研究-基于图的
特征选择
算法在阿兹海默症诊断问题研究.pdf
针对神经性疾病难以确诊的问题,提出了一种基于图的
特征选择
方法,过滤掉不相干的特征,从而方便并且准确地对疾病患者进行诊断。算法首先基于先验知识定义了两种基本关系(特征关系和样本关系);然后将这两种关系嵌入到一个由最小二次损失函数和l2 -范数正则化因子组成的多任务学习框架中进行
特征选择
;最后,将约简得到的降维矩阵送入支持向量机(SVM)中对阿兹海默症患者进行确诊。通过对Alzheimer’s disease neuroimaging initiative(ANDI)的研究数据集进行实验得知,提出算法的分类效果均优于一般常用分类算法,如K最近邻法(KNN)、支持向量机(SVM)等。提出的算法通过考虑
特征选择
和引入两种数据的内在关系,有效提高了阿兹海默疾病诊断的正确率。
2023-04-03 21:51:57
933KB
阿兹海默病诊断
特征选择
流型学习
1
基于主成分分析和决策树的入侵检测方法
特征选择
算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合
特征选择
算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.
2023-03-22 20:42:16
2.44MB
入侵检测;主成分分析;决策树;特征选择;GA-SVM
1
用于
特征选择
的二进制原子搜索优化:一种名为二进制原子搜索优化 (BASO) 的新
特征选择
算法应用于
特征选择
任务。-matlab开发
此工具箱提供二进制原子搜索优化 (BASO) < Main> 举例说明了 BASO 如何使用基准数据集解决
特征选择
问题。 ****************************************************** ****************************************************** **********************************
2023-03-07 14:24:33
122KB
matlab
1
特征选择
算法 随机森林 支持向量机 极限学习机分类 最大相关最小冗余
特征选择
+分类
2023-01-16 10:30:23
115KB
机器学习
1
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