PSO算法特征选择MATLAB实现（单目标）

ulppknot

PSO进行进行特征选择其主要思想是：将子集的选择看作是一个搜索寻优问题（wrapper方法），生成不同的组合，对组合进行评价，再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题。
& s: d1 Y) l, |/ S- R! e, E
下面是PSO进行特征选择的代码（注意：整体代码是单目标只优化错误率，注意训练使用的是林志仁SVM，数据集是Parkinson，可以到UCI上下载，训练的结果是错误率）
# z/ I  Y. R& ?, P& \1 `( K
数据集分割为训练集和测试集：
: W& \! H6 ~. F5 C5 v* G4 l* n3 q
) D+ T  i* v/ Y/ p! ?: m

• function divide_datasets
• load Parkinson.mat;
• dataMat=Parkinson_f;
• len=size(dataMat,1);
• %归一化
• maxV = max(dataMat);
• minV = min(dataMat);
• range = maxV-minV;
• newdataMat = (dataMat-repmat(minV,[len,1]))./(repmat(range,[len,1]));
• Indices   =  crossvalind('Kfold', length(Parkinson_label), 10);
• site = find(Indices==1|Indices==2|Indices==3);
• train_F = newdataMat(site,：）;
• train_L = Parkinson_label(site);
• site2 = find(Indices~=1&Indices~=2&Indices~=3);
• test_F = newdataMat(site2,：）;
• test_L =Parkinson_label(site2);
• save train_F train_F;
• save train_L train_L;
• save test_F test_F;
• save test_L test_L;
• end
  

   
$ r" Z% w& ?5 j% ^
主函数PSOFS：
# W- p4 m: H1 @$ ?+ u% }

• clear;
• clc;
• format long;
• %------给定初始化条件----------------------------------------------
• c1=2;             %学习因子1
• c2=2;             %学习因子2
• w=0.7;            %惯性权重
• MaxDT=100;       %最大迭代次数
• D=22;             %搜索空间维数（未知数个数）
• M=30;             %初始化群体个体数目
• bound=1;
• %eps=10^(-6);      %设置精度(在已知最小值时候用)
• global answer      %最后所有粒子的结果（包括特征与精确度）
• answer=cell(M,3);
• global choice     %选出的特征个数
• choice=0.8;
• %------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------
• x=randn(M,D); %随机初始化位置
• v=randn(M,D); %随机初始化速度
• x(x>bound)=bound;
• x(x<-bound)=-bound;
• %------先计算各个粒子的适应度，并初始化p(i)和gbest--------------------
• divide_datasets();
• for i=1:M
•     p(i)=fitness(x(i,：）,i);
•     y(i,：）=x(i,：）;
• end
• gbest=x(1,：）;             %gbest为全局最优
• for i=2:M
•     if(fitness(x(i,：）,i)<fitness(gbest,i))
•         gbest=x(i,：）;
•     end
• end
• %------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------
• for t=1:MaxDT
•     for i=1:M
•         v(i,：）=w*v(i,：）+c1*rand*(y(i,：）-x(i,：）)+c2*rand*(gbest-x(i,：）);
•         x(i,：）=x(i,：）+v(i,：）;
•         if fitness(x(i,：）,D)<p(i)
•             p(i)=fitness(x(i,：）,i);
•             y(i,：）=x(i,：）;
•         end
•         if p(i)<fitness(gbest,i)
•             gbest=y(i,：）;
•         end
•     end
• end
• %------显示计算结果
• disp('*************************************************************')
• Solution=gbest';
• Result=fitness(gbest,i);
• disp('*************************************************************')
  

           

/ q% n7 W0 f0 _! \+ H# v" h& j9 L特征选择评价函数（利用林志仁的SVM进行训练）：

5 m$ @7 o3 O4 }

• function error = fitness(x,i)
• global answer
• global choice
• load train_F.mat;
• load train_L.mat;
• load test_F.mat;
• load test_L.mat;
• inmodel = x>choice;%%%%%设定恰当的阈值选择特征
• answer(i,1)={sum(inmodel(1,：）)};
• model = libsvmtrain(train_L,train_F(:,inmodel), '-s 0 -t 2 -c 1.2 -g 2.8');
• [predict_label, ~, ~] = libsvmpredict(test_L,test_F(:,inmodel),model,'-q');
• error=0;
• for j=1:length(test_L)
•     if(predict_label(j,1) ~= test_L(j,1))
•         error = error+1;
•     end
• end
• error = error/length(test_L);
• answer(i,2)={error};
• answer(i,3)={inmodel};
• end
  

结果（选出的特征数和错误率）：
$ W( g0 \4 ^: A! X* r/ D8 ~
! x- \6 g' i% g- t: g8 s2 s7 `

NNNei256

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