采用遗传算法的男女生分类器

资 源 简 介

采用遗传算法的男女生分类器

详 情 说 明

遗传算法应用于男女生分类器的设计与实现

本文介绍如何利用遗传算法进行特征选择，并基于选出的最佳特征构建支持向量机(SVM)分类器来判断样本的性别。系统通过分析身高、体重、喜欢数学等6个特征来实现性别分类任务。

遗传算法实现特征选择的核心思路是将每个可能的特征组合编码为6位二进制串，其中1表示选择该特征，0表示排除。初始种群随机生成多个这样的特征组合，通过适应度函数评估每个组合的分类效果。适应度函数可以考虑分类准确率或其他性能指标，目标是找到使分类器性能最优的特征子集。

在算法迭代过程中，通过选择、交叉和变异操作不断进化种群。选择操作保留适应度高的个体，交叉操作交换两个个体的部分基因以产生新个体，变异操作随机翻转某些基因位以增加种群多样性。经过多代进化后，算法会收敛到一个最优或近似最优的特征组合。

获得最佳特征子集后，使用支持向量机算法构建分类模型。SVM通过寻找最优超平面来最大化不同类别样本之间的间隔，适合处理这类分类问题。模型训练完成后，通过计算灵敏度(SE)、特异度(SP)、准确率(ACC)和AUC等指标来全面评估分类性能。其中AUC指标特别重要，它反映了分类器区分不同类别的能力。