MATLAB混合特征选择工具：遗传算法与蚁群优化集成

资 源 简 介

此MATLAB项目实现了遗传算法与蚁群优化的混合特征选择方法，通过全局和局部搜索高效筛选最优特征子集，适用于数据降维和机器学习预处理场景。

详 情 说 明

基于遗传算法与蚁群优化的混合特征选择工具

项目介绍

本项目实现了一种创新的混合特征选择算法，该算法将遗传算法（GA）强大的全局搜索能力与蚁群优化（ACO）高效的局部搜索能力相结合。旨在解决高维数据场景下的特征降维问题。通过遗传算法进行种群初始化、选择、交叉和变异，筛选出具有潜力的特征子集，再利用蚁群优化算法对这些优秀子集进行精细化的局部搜索，从而克服单一算法的局限性，最终获得最优的特征组合。该方法能有效提升后续机器学习模型的训练效率和预测精度。

功能特性

• 混合优化策略：融合GA的全局探索和ACO的局部开发，避免早熟收敛，提升寻优能力。
• 灵活的评价指标：支持使用分类准确率、信息增益等多种指标评估特征子集质量。
• 参数可配置：提供丰富的算法参数接口（如种群大小、迭代次数、交叉率、变异率、信息素权重等），方便用户根据具体问题调优。
• 结果全面：输出最优特征子集索引、特征重要性排序、详细的性能评估报告以及算法收敛过程的可视化图表。
• 适用性广：适用于各类监督学习任务中的高维数据特征选择。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 数据矩阵：一个 m x n 的数值矩阵，其中 m 是样本数，n 是特征数。 * 类别标签：一个 m x 1 的向量，包含每个样本对应的类别标签（用于监督学习评价）。

1. 设置算法参数：

在相应文件中修改或传入参数，主要参数包括： * 种群大小 * 最大迭代次数 * 遗传算法的交叉率与变异率 * 蚁群算法的信息素权重、启发式信息权重等

1. 运行主程序：

执行主函数以启动混合特征选择过程。

1. 获取输出结果：

算法运行完毕后，将得到： * 最优特征子集：筛选出的特征索引列表。 * 特征重要性排序：各特征的权重或评分。 * 性能评估报告：包含所选特征子集上的分类准确率、特征数量、算法计算时间等。 * 收敛曲线图：展示算法在迭代过程中最优适应度值的变化情况。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议使用 R2016a 或更高版本）

文件说明

主程序文件承担了核心调度与执行功能，它整合了遗传算法与蚁群优化算法的整个流程，包括但不限于：初始化参数与种群、控制迭代循环、调用遗传算法的进化操作（选择、交叉、变异）、管理适应度评估、在精英解上启动蚁群优化进行局部搜索、记录迭代过程中的最优解与性能指标，并最终生成所有预设的输出结果与可视化图表。