总之,PSO-RF作为一种改进的随机森林算法,在数据分类中具有很大的潜力。通过粒子群优化,PSO-RF可以自动调整参数和结构,提高分类准确率和鲁棒性。未来的研究可以进一步探索PSO-RF在其他领域的应用,并结合其他优化算法进行改进,以进一步提升其性能。 🔥核心代码 % predict - 分类器对测试集的分类结果 % ground_truth ...
2粒子群体的全局最优值(最优值由全部粒子决定) 局部粒子群算法包括 1.粒子自己历史最优值 2.粒子邻域内粒子的最优值(部分个体粒子来决定)。 邻域随迭代次数的增加线性变大,最后邻域扩展到整个粒子群。 经过实践证明:全局版本的粒子群算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优。局部版本的粒子群算法收敛速度慢,但是很...
【PSO-BIGRU-multihead-Attention多特征分类预测】基于粒子群算法优化双向门控循环单元网络结合多头注意力机制多特征分类预测。(可做分类/ 615 -- 0:27 App 遗传算法(GA)优化随机森林的数据回归预测,GA-RF回归预测,多变量输入模型。 210 -- 0:09 App 麻雀算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的分类预测,多输入单输出...
首先，我们回顾随机森林（RF）的基本原理。RF是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来进行分类。在构建每一棵树时，利用自助法（bootstrap）从原始数据集中抽样，并基于随机特征子集构建树。每棵树的多样性增加了模型的鲁棒性。接着，粒子群优化算法（PSO）被引入进来，该算法模拟了...
PSO是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群觅食的行为。它通过迭代搜索的方式,不断调整粒子的位置和速度,以找到最优解。在PSO-RF算法中,每个粒子代表一个特征子集,通过优化粒子的位置,可以选择最佳的特征子集,从而提高随机森林的分类性能。 PSO-RF算法的基本步骤如下:首先,初始化粒子群的位置和速度,并计算每个粒子...
在众多的分类算法中,随机森林(Random Forest,简称RF)因其在处理大规模数据集和高维特征上的优势而备受关注。然而,传统的随机森林算法在构建决策树和选择特征子集时存在一定的不足之处。为了克服这些问题,研究者们提出了许多改进的方法,其中一种是基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,简称PSO)的随机森林算法(PSO...
PSO是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群觅食的行为。它通过迭代搜索的方式,不断调整粒子的位置和速度,以找到最优解。在PSO-RF算法中,每个粒子代表一个特征子集,通过优化粒子的位置,可以选择最佳的特征子集,从而提高随机森林的分类性能。 PSO-RF算法的基本步骤如下:首先,初始化粒子群的位置和速度,并计算每个粒子...