作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。...前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法，介绍了FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则...为了对粒子进行评价，首先对训练数据进行离散化，并根据进化的切点选择特征。然后将转换后的数据放入学习算法中，计算出适应度。基于这种适应性，pbest和gbest被更新并用于更新粒子的位置。...图二 （1）粒子初始化：由于在高维数据上的多变量离散化的搜索空间是巨大的。这意味着对于那些在初始候选方案中未被选中的特性，它们的切点将被设置为相应特性的最大值。...此外，特征的最佳切点的信息增益是其相关性的指标。因此，具有较大信息增益的特性在初始化过程中被选择的概率更大。
尽管许多研究已经证明了在高维数据中使用特征选择的有效性，但是由于大的搜索空间和特征交互的存在，这任然是一个具有挑战性的研究。 除了特征选择，离散化也是对高维数据预处理的关键。...首先，许多学习算法只适用于离散的数据。此外，通过离散化，可以忽略数据中一些微小的波动或可能的噪声。这样，离散化就有助于提高学习算法的有效性和效率。...最后，因为离散数据比联系数据更紧凑，那么需要的内存就相对较少，从而提高了学习算法的效率。因此，特征选择和离散化通常用于提高分类性能，同时也对优化计算时间和存储空间方面有提升。...粒子群优化(PSO)是由Eberhart and Kennedy提出的一种元启发式算法。PSO模仿鸟群中发现的社会行为。...为了缩小搜索空间，本文提出了一种利用BBPSO的潜在粒子群优化算法，该方法可以在潜在的好算法中选择合适的分界点。提出了一种新的适应度函数和缩放机制，以提高该方法的性能。 ?
前三篇详见：粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（一），粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（二），粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（三）。...与使用完整的原始特性集EPSO和两阶段方法(PSO-FS)进行比较。 实验结果表明，PPSO可以同时离散多个特征，并选择数量更少的相关特征，具有更好的识别能力。...结果还表明，在处理高维问题时，PPSO比MDL+CFS和MChi2具有更好的可扩展性。对KNN和NB的比较结果表明，与训练过程中使用的分类器相比，PPSO得到的解可以推广到其他分类器。...因此，在今后的工作中，我们将研究如何利用其他的算法进行切入点计算、多区间离散化以及优化搜索过程的不同方法。 实证结果表明，PPSO的运行时间可扩展到具有10000+特征的高维数据。...但是，由于PPSO表示是静态的，并且与特性集大小成正比，因此对具有10万多个特性的数据集应用PPSO可能会受到内存容量的限制。
今天讲一讲FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A. 特征选择 特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。...过滤措施的例子有距离、信息增益、一致性和相关性。另一方面，包装法使用一种学习算法来度量所选特性的分类性能。在这个过程中可以使用不同的学习算法，比如k近邻(KNN)、决策树和支持向量机。...一种方法也属于单变量或多变量，这取决于特征是离散的还是多个特性的离散化，同时考虑特征之间的交互。 等宽和等频是两种简单的无监督方法。它们将特性离散为一个预定义的m间隔，具有相同的宽度或相同数量的值。...顶级的特征被认为是相关的，并被选择形成最终的子集。结果表明，该算法具有与原特性集相似的性能，且效果较好。但是，很难为PEAR选择合适的参数，以及应该选择哪些特性来形成最终子集。...粒子群优化算法 具体可参考之前的文章“计算智能(CI)之粒子群优化算法(PSO)”。本篇文章将不再赘述。
这些算法有： 差分进化 序列二次规划 FastGA 协方差矩阵自适应 用于噪声管理的种群控制方法 粒子群优化 …… 它们都呈现在了一个标准的ask-and-tell Python框架中，同时，Facebook...比如： 多模态问题，比如有几个最小值的问题。 (例如，语言建模深度学习的超参数化。) 病态问题，在试图优化几个具有非常不同动态的变量时，通常会出现这种问题。...硬核示例：用Nevergrad生成算法基准 不同的例子对应于不同的设置(是否多模态，是否有噪声，是否离散，是否病态) ，并展示了如何使用Nevergrad确定最佳优化算法。...现有的一些工具，比如Bbob和Cutest不包含任何离散的基准测试。但Nevergrad可以处理离散域。...方法有两个，一是通过softmax函数(将离散问题转化为有噪声的连续问题)，二是通过连续变量的离散化。 Facebook还专门做了一个测试。 ? 如上图，测试中FastGA在这种情况下表现最好。
Part1 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究...Part2 什么是粒子群算法 2.1 官方定义（参照百科） 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J....在PSO中，每只鸟的位置都是优化问题解空间中的一个解。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有一个速度决定它们飞翔的方向和速率。...Part3 粒子抽象 3.1 关于速度和位置 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢和方向。...大家已经对粒子群算法有了非常清晰的认识了。 Part6 PSO和GA比较 6.1 共性 (1)都属于仿生算法。 (2) 都属于全局优化方法。 (3) 都属于随机搜索算法。 (4) 都隐含并行性。
其实之前ZZ有对决策树算啊做过详细的解析，感兴趣的小伙伴可以暂时移步： 如果目标变量是离散变量，那么称为分类树，使用误分类成本来评估预测错误。...在树模型的结构中，叶子节点表示类标签，分支节点表示推导出这些类标签的决策特征。如果目标变量是连续变量，那么称为回归树，其预测误差由观测值与预测值的平方差来度量。...这个介绍的略显抽象，大概意思就是有BART这样一个集成算法，算法的基本元素是贝叶斯回归树，模型的优化过程是使用蒙特卡洛随机模拟和贝叶斯后验来搞定的，而且不用设置参数，是维度自适应的。...决策树和随机森林是具有自适应邻域度量的最近邻方法，基于决策树的方法寻找接近于样本 x 的训练示例，本质上是基于决策树中的近邻概念来寻找近邻。最接近 X 的点是落在同一片叶子上的点。...每个策略可以是离散的，也可以是连续的。采用树形结构来指定样本特征与对应对应的策略之间的关系。这种基于树的框架对预设模型的出错有很好的鲁棒性，并且具有高度的灵活性和最小的手动调优。
4.2 粒子群算法求解二元函数的极值 粒子群算法求解二元函数极值问题MATLAB源程序 5、粒子群算法的特点 6、其他种类的粒子群算法 6.1 标准粒子群算法 6.2 压缩因子粒子群算法 6.3 离散粒子群算法...基本粒子群算法的算法流程图如下图所示： 3、关键参数说明 在粒子群优化算法中，控制参数的选择能够影响算法的性能和效率；如何选择合适的控制参数使算法性能最佳，是一个复杂的优化问题。...该算法能以较大概率收敛于全局最优解。实践证明，它适合在动态、多目标优化环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计算速度和更好的全局搜索能力。...实验结果表明，与使用惯性权重的粒子群优化算法相比，使用具有约束因子的粒子群算法具有更快的收敛速度。 6.3 离散粒子群算法 基本的粒子群算法是在连续域中搜索函数极值的有力工具。...继基本粒子群算法之后，Kennedy 和 Eberhart 又提出了一种离散二进制版的粒子群算法。
个案例分析》目录： 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优...第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价...第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate...——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章...广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
，该算法对离散变量和连续变量广泛有效。...当生成器输出一个条件分布时，该方法可以用于训练一个具有离散输出的生成器。我们论证了我们提出的算法在离散图像数据上的有效性。...我们在两个设置下证明了我们提出的 BGAN 的有效性，即：离散变量和连续变量。...在离散变量设置中，我们使用 MNIST 和量化的 CelebA；在连续变量设置下，我们使用 SVHN 和原始的连续 CelebA。...在连续变量的情况下，我们观察到所提出的算法与常规的 GAN 的工作同样好，表明该算法在离散和连续 GAN 上具有通用性。 ? 图：使用 Gumbel-Softmax 技术时生成器训练的离散表现。
演示程序下载 - 116.2 KB 前言 粒子群优化算法采用一种人工智能的形式来解决问题。这种算法对于求解那些使用了多个连续变化的值的函数来说，尤为有效。...这篇文章将会介绍如何修改粒子群算法，以使用离散固定值来解决诸如旅行商（TSP，Travelling Salesman Problem）这样的问题。...背景知识 关于粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimizers），我在以前的文章中已经进行过讨论与论证。...最初的粒子群优化算法公式 处理连续变量的公式为： **·** **Vid = vid \* W + C1 \* rand（pid - xid）+ C2 \* Rand（pgd - xid）** 其中，vid...单个群的优化时间为 1 分 30 秒。 小结 粒子群优化算法可通过重复多次使用一个简单的算法来解决一些高度复杂的问题。
原理 粒子群优化（PSO）算法是Kennedy和Eberhart受 鸟群群体运动的启发于1995年提出的一种新的群智能优化算法[1]。...因此，在算法中加入振荡 收敛，是跳出局部最优解，提高粒子群算法搜索性能和精度较有效的方法。...[1] 改进标准粒子群算法的思想 胡建秀，曾建潮通过在标准二阶粒子群算法速度迭 代方程中引入二阶振荡环节的方法改进算法，来增加粒 子的多样性，提高算法的全局搜索能力，是改进位置函 数搜索区域较好的改进方法...使用二阶振荡环节后，算法前期具有较强的全局搜索能力，振荡收敛；而在后期强局部搜索，渐近收敛。...这里的证明和上面的二阶振荡粒子群算法的类似，我这就不展开了，感兴趣的可以自己去找我参考的文献。
尽管应用多种多样，但流动反馈系统主要集中在连续变量的优化上，即诸如时间、温度和浓度等可以从一个实验直接过渡到下一个实验的变量。这意味着没有考虑到对催化剂、催化剂配体或溶剂等离散变量筛选的自动流程优化。...因此，作者提出了一个可以同时优化离散变量和连续变量的系统策略。...在此，我们回顾了连续流中反馈优化的选择实例，然后详细介绍了同时进行连续变量、离散变量优化的经验，最终目标是通过一个按钮全面优化反应系统。...图4：异戊二烯和马来酸酐的Diels - Alder反应 2.3 离散变量优化 与上面介绍的单流流动平台不同，液滴流动系统允许实验人员除了控制温度、反应时间和浓度等标准连续变量外，还可以操作催化剂或溶剂等离散变量...图5：Kreutz等人的优化甲烷氧化反应反馈回路 3 化工系统中的离散和连续反馈优化 3.1 烷基化中的溶剂优化 为了说明系统的通用性，作者以烷基化反应（图6）为例，选择优化10种有机溶剂离散变量和3个连续变量
介绍 粒子群优化器，作为一种使用人工智能来解决问题的方式，在解多元、恒变的方程式方面有很大的优势。在本文中我们主要讲的是通过修改算法来解决一些问题，例如使用离散固定值作为参数的旅行商问题。...背景 在之前的一些文献中，PSO粒子群优化器（Particle Swarm Optimizers）已经得到了比较详细的阐述。...如今算法的变量都使用个人最佳位置而不是全局最佳位置。这往往能够让我们更好地探索问题空间，以防止太快地收敛到一些区域的最小值。在这些变化中，群体被分成被称为线人的粒子群组。...处理连续变量的公式为 Vid=vid*W+C1*rand(pid-xid)+C2*Rand(pgd-xid) 其中 vid是当前速度，Vid是新速度。在这种情况下，速度是粒子位置改变的量。...结论 粒子群优化器可用于通过多次重复简单的算法来解决高度复杂的问题。
learning）算法，也就是说：该算法可以处理连续变量（在一个闭合区间内拥有无限多个可能值），而不是通常使用的离散变量（只有有限数量的值）。...使用能够处理连续变量的量子机器学习算法的一个最大优势是在理论上其能执行比经典算法快得多的运算。...因为许多科学和工程模型都涉及到连续变量，所以将量子机器学习应用到这些问题上有望能够实现具有深远影响的应用。...到目前为止的大多数量子机器学习都还只能处理涉及离散变量的问题。将量子机器学习应用于连续变量需要一种非常不同的方法。 为了做到这一点，他们需要开发一系列能处理连续变量的新工具。...未来，科学家希望进一步研究如何拓展连续变量的量子机器学习，从而可复制离散变量的最新结果。另一个可以深入的研究是混合方法，即如何在单个算法中结合离散变量和连续变量。
本文来源：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109181453 粒子群优化算法 1.1 粒子群优化算法简介 粒子群优化算法（Particle...1.1.2 基本原理 以鸟群觅食为例，与粒子群优化算法作对比，如上。 在粒子群优化算法中，鸟群中的每个小鸟被称为“粒子”，且同小鸟一样，具有速度和位置。...1.3 粒子群优化算法的改进研究 粒子群优化算法的研究内容和改进方向 1.3.1 理论研究改进 年代久远，看看就成了。...3.其他拓扑结构 1.3.3 混合算法改进 1.3.4 离散版本改进 PSO是非常适合于连续领域问题优化的算法，且已经在此取得相当成功的应用。...离散版本改进将PSO运用到离散领域（组合优化）之中。 在众多的离散PSO改进版本中，二进制编码PSO和整数编码PSO是常见的两种形式。 1.4 相关应用 年代久远，看看就成。
，并研究用一组变量（常称为自变量和因变量）去预测另一组变量（常称为因变量和响应变量），除了使用最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MRL）、提取自变量组主成分回归分析（PCR）等方法外，还可以利用近几年发展起来的偏最小二乘...随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向： 基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。...基于人工免疫粒子群的聚类算法，这将使得聚类算法具有很好的全局收敛性，不仅能够有效地克服传统聚类算法对初始值敏感和易陷入局部极小值的问题，并且使得算法具有更快的收敛速度。...图9粒子群聚类算法流程图 MATLAB主程序代码： 4.3 蚁群算法（ACO） 4.3.1 简介 最初提出的AS有三种版本：Ant density、Ant quantity和Ant cycle。...4.4.2 基于模拟退火的粒子群算法 基于模拟退火的微粒群算法中的微粒群算法采用带压缩因子的PSO优化算法，Clerc和Kennedy提出的带压缩因子的PSO优化算法通过选取合适参数，可确保PSO算法的收敛性
文章目录 决策树 decision tree 原理 极大似然 决策树修剪 剪枝类型 实例 总结 决策树 decision tree 属于监督学习算法,可以用于分类和回归问题 适合离散数据的分析...:连续转化为离散数据 发展历程:ID3(离散变量的分类问题)->C4.5(离散变量和连续变量的分类问题)->CART(可以处理离散变量和连续变量的分类回归问题) ID3和C4.5可以多分叉,Cart...ID3优化算法不同:ID3没有剪枝策略,叶子节点同属于一个类别或者所有特征都使用过后停止生长;C4.5使用剪枝策略分裂后增益小于给定的阈值或者叶子上样本数量小于某一个阈值或者节点数量达到限定值或者深度达到限定值...原理 熵:对某个离散变量不确定性大小的一种度量.
它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。...该算法能以较大概率收敛于全局最优解。如上图所示，算法在40次迭代，基本找到全局最优解。实践证明，粒子群算法适合在动态、多目标优化环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计算速度和更好地全局搜索能力。...实践证明，它适合在动态、多目标优化环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计算速度和更好地全局搜索能力。...从这个例子上看，粒子群算法在效率上和免疫算法的几乎相同。整体上来看的话，与免疫算法相比，粒子群算法具有较快的计算速度和更好地全局搜索能力，是一种高效的并行搜索算法。...与其他算法相比，粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。实践证明，它适合在动态、多目标优化环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计算速度和更好地全局搜索能力。 参考文献 [1] 蔡自兴，王勇.
= pd.qcut(data3, 4)print(pd.value_counts(cats))数据分箱（binning）是一种将连续变量离散化的方法，它将连续的数据范围划分成若干个有序的、互不重叠的区间...数据分箱的意义在于：降低复杂度：对于某些机器学习算法来说，连续变量的处理可能会增加计算复杂度。分箱可以将连续变量转化为离散变量，降低计算复杂度，同时也便于处理缺失值和异常值。...总结连续变量离散化：连续变量离散化将连续的数据范围划分成若干个有序的、互不重叠的区间，然后将数据映射到对应的区间中。离散化后的数据可以更好地揭示变量之间的关系，提高模型的预测准确性。...此外，连续变量离散化还可以降低计算复杂度，方便处理缺失值和异常值，并且更容易解释和可视化。字符离散化：字符离散化将字符型数据转化为离散型数据。...离散化后的数据可以更好地应用于分类、聚类、关联规则挖掘等算法中。例如，在文本分类中，将文本转化为词袋模型后，可以通过离散化将每个词语转化为一个特征，并将文本转化为一个向量。
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