文件名称：同时特征选择和加权——一种进化的多目标优化方法：一种用于特征选择和加权以提高分类器性能的算法。-matlab开发
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更新时间：2024-06-18 22:32:56
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这是[1]中提出的算法的一个实现。 它提出了一种新的特征选择和加权方法，辅助基于分解的进化多目标算法，称为 MOEA/D。 特征向量被同时选择和加权或缩放以将数据点投影到这样的超空间，这里增加了不同类别的数据点之间的距离，从而使它们更容易分类。 通过使用 MOEA/D 同时优化类间和类内距离以获得最佳特征和与之相关的缩放因子。 最后，使用 k-NN（k-Nearest Neighbor）对具有缩减和加权特征集的数据点进行分类。 [1] Sujoy Paul 和 Swagatam Das。 “同时特征选择和加权——一种进化的多目标优化方法。” 模式识别快报 65 (2015): 51-59 请查看 README.txt 文件以获取更多详细信息，并执行 DEMO.m 脚本以演示特征选择算法。
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