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🔥 内容介绍

在机器学习和数据挖掘领域，特征选择是一个关键的任务，它可以帮助我们从大量的特征中选择出最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的准确性和效率。近年来，鲸鱼算法作为一种新兴的优化算法，已经在特征选择问题上展现出了很好的性能。本文将介绍基于鲸鱼算法实现的二维特征选择算法，并对其进行研究和分析。

首先，让我们简要介绍一下鲸鱼算法。鲸鱼算法是一种模拟鲸鱼觅食行为的优化算法，它通过模拟鲸鱼的迁徙、觅食和社交行为，以寻找最优解。鲸鱼算法具有全局搜索能力和较快的收敛速度，适用于解决高维非线性优化问题。在特征选择问题中，我们可以将每个特征看作一个鲸鱼，通过鲸鱼算法来选择最优的特征子集。

基于鲸鱼算法的二维特征选择算法主要包括以下几个步骤：

1. 初始化种群：随机生成一组初始特征子集，每个特征子集由两个特征组成。
2. 评估适应度：根据特征子集的性能指标（如分类准确率、信息增益等），计算每个特征子集的适应度。
3. 更新位置：根据鲸鱼算法的迁徙和觅食行为，更新每个特征子集的位置。迁徙行为可以帮助算法跳出局部最优解，而觅食行为可以帮助算法在搜索空间中寻找更优的特征子集。
4. 更新适应度：根据更新后的特征子集，重新计算每个特征子集的适应度。
5. 选择最优解：选择适应度最高的特征子集作为当前的最优解。
6. 终止条件：当达到预定的迭代次数或者满足停止准则时，终止算法并输出最优解。

通过以上步骤，基于鲸鱼算法的二维特征选择算法可以在较短的时间内找到最优的特征子集，从而提高模型的准确性和效率。

在实际应用中，基于鲸鱼算法的二维特征选择算法已经取得了一些令人瞩目的成果。例如，在图像识别和文本分类等领域，该算法已经被成功应用于特征选择任务，并取得了比其他传统算法更好的结果。此外，由于鲸鱼算法具有较好的全局搜索能力，该算法在处理高维数据和大规模数据时也表现出了良好的性能。

然而，基于鲸鱼算法的二维特征选择算法仍然存在一些挑战和改进的空间。首先，算法的收敛速度还可以进一步提高，特别是在处理大规模数据时。其次，算法的参数设置对算法性能的影响较大，需要通过实验和调参来确定最优的参数组合。此外，算法的鲁棒性和稳定性也需要进一步研究和改进。

总之，基于鲸鱼算法的二维特征选择算法是一种有效的特征选择方法，可以帮助我们从大量的特征中选择出最具有代表性和相关性的特征。通过研究和改进该算法，我们可以进一步提高特征选择的准确性和效率，在实际应用中取得更好的结果。希望本文对于研究和应用基于鲸鱼算法的二维特征选择算法有所启发和帮助。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 熊馨,吴迪,张亚茹,等.基于改进人工蜂群优化支持向量机的睡眠分期[J].中国医学物理学杂志, 2023, 40(4):440-447.

[2] 孙林,黄金旭,徐久成,等.基于自适应鲸鱼优化算法和容错邻域粗糙集的特征选择算法[J].模式识别与人工智能, 2022, 35(2):150-165.DOI:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202202006.

[3] 孙林,黄金旭,徐久成.基于邻域容差互信息和鲸鱼优化算法的非平衡数据特征选择[J].计算机应用, 2023, 43(6):1842-1854.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2022050691.

[4] 王生武,陈红梅.基于粗糙集和改进鲸鱼优化算法的特征选择方法[J].计算机科学, 2020(2):44-50.

[5] 于航,王子谦,雷振宇,等.面向特征选择问题的差分鲸鱼优化算法[J].电子设计工程, 2021(029-021).

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合