搜索资源列表
stdga
- 标准遗传算法的源程序,可以用来进行最优值的搜索,也可以用来进行特征选择-standard genetic algorithm source, can be used for the optimal value of a search can also be used to select the features
feature_selection_with_genetic_algorithm
- 这是一个使用遗传算法用于两类成分识别当中的特征选择问题研究,无论对识别软件设计还是写文章都是有帮助的!-This is a use of genetic algorithms for the two types of components to identify the characteristics of these options, Whether right recognition software design or writing articles are helpful!
基于子空间的人脸识别算法
- 基于Adaboost的人脸检测方法的特征选择和扩展,多视角人脸检测和人脸跟踪算法集成,还包括了基于主动形状模型/主动变现模型/盖博变换特征的人脸描述
FEAST
- 特征选择matlab程序, 由多种特征选择算法组成,可根据需要进行选择-Feature selection matlab program, which composed by a variety of feature selection algorithm
SVM-RFE-CBR-v1.3
- 在生物信息学中,SVM-RFE是一个强大的特征选择算法。这是一个不错的选择以避免过度拟合特性高的数量。-SVM-RFE is a powerful feature selection algorithm in bioinformatics. It is a good choice to avoid overfitting when the number of features is high.
LK算法
- 利用openCV,首先利用goodFeaturesToTrack函数得到图像中的强边界作为跟踪的特征点,接下来要调用calcOpticalFlowPyrLK函数,输入两幅连续的图像,并在第一幅图像里选择一组特征点,输出为这组点在下一幅图像中的位置。再把得到的跟踪结果过滤一下,去掉不好的特征点。再把特征点的跟踪路径标示出来。(Using openCV, we use goodFeaturesToTrack function to get strong edges in the image as t
连续投影算法
- 连续投影算法是一种简单,快速选取特征变量选择方法,可用于光谱分析等。(Continuous projection algorithm is a simple, fast selection of feature variable selection method, can be used for spectral analysis.)
ypea106-real-coded-simulated-annealing
- 特征选择算法,可根据自己需要进行修改,简单易懂。(Feature selection algorithm can be modified according to its own needs, easy to understand.)
GAFS
- 信息增益选取特征,遗传算法继续精简特征,效果较佳。(Information gain selection features, genetic algorithm to continue to streamline the characteristics of the better.)
粒矩阵属性约简的启发式算法
- 基于矩阵的运算, 属性约简,特征选择,能够快速的找出最小约简属性子集(Boolean matrix attribute reduction Matrix based operations, attribute reduction and feature selection can quickly find the minimal reduct subsets)
matlab基于Relief算法
- matlab基于Relief算法的特征权重选择,有效地选择出了权重数据(Based on the feature weight selection of Relief algorithm, the weighting data are effectively selected)
极限学习做特征选择思路1
- 极限学习机是一个快速的但因曾神经网络学习算法(Extreme learning is a fast learning method)
conlainmynrprofile
- 特征选择算法的改进...比较实践证明是个优秀的算法()
客户流失预测
- 随着全球的商业竞争愈来愈激烈,客户流失预测已经成为客户关系管理中非常重要的内容。预测即将流失的客户,并制定相应的措施挽留客户已经成为促进企业发展的关键性因素。本文从对电信和信用卡客户的行为数据分析入手,针对其中的冗余特征和正负类样本不均衡等特点,提出一种新的特征选择算法和非均衡数据处理算法,以此建立一种新的客户流失预测模型。(Along with the global business more competitive, customer churn prediction has become
SOGFS_aaai16
- Structured Optimal Graph Feature Selection 对图像样本进行特征选择,使用自学习算法,然后得出相似度矩阵S(% Input % X: dim*num data matrix % gamma: coefficient of L21 % d: projection dim of W(dim*d) % c: number of clusters % k: nearest neighobrs %Output %id: sorted featu
BSOFS
- 改进的头脑风暴算法(MBSO)用于特征选择,MBSO方法文章来源:Zhan, Zhi Hui, et al. "A modified brain storm optimization." Evolutionary Computation IEEE, 2012:1-8.(Improved brainstorming algorithm for feature selection, MBSO method source: Zhan, Zhi Hui, et al. "A
BPSO for feature selection
- 二进制粒子群算法(Binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)解决特征选择问题。(Binary particle swarm optimization algorithm for feature selection problem)
智能优化算法应用于近红外光谱波长选择的比较研究
- 近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。为了提高模型的解释能力、预测准确度和建模效率,需要对NIRS 进行波长选择,优选最小化冗余信息。选用蚁群优化(ACO)、遗传优化(GA)、粒子群优化(PSO)、随机青蛙(RF)和模拟退火(SA)5 种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)算法,构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型,(Near infrared spectroscopy (NIRS) is an indirect an
feature-selection-master
- mRMR(最小冗余最大相关)算法,有说明有源码(mRMR (minimum redundancy maximum correlation))
遗传类算法的优化
- 主要包括初始种群,终止种群,遗传特征选择以及优化等