CCSO-SVM for FS 代码复现

Question

特征选择：A Constrained Competitive Swarm Optimiser withan SVM-based Surrogate Model for Feature Selecton
请问您是否做了这篇文章的代码复现，是否可以共享一下，谢谢

Answer 1

让道友老李来帮你解答，本回答参考通义千问qwen-plus编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

当然可以！我将为你详细解释这篇文章的背景、方法和实现步骤，并提供一个简单的代码示例。希望这能帮助你更好地理解和实现这个特征选择方法。

背景介绍

文章标题: A Constrained Competitive Swarm Optimiser with an SVM-based Surrogate Model for Feature Selection

主要贡献: 1. 提出了一种新的特征选择方法，结合了约束竞争群优化器（Constrained Competitive Swarm Optimiser, CCSVMO）和基于支持向量机（SVM）的代理模型。 2. 该方法旨在解决高维数据中的特征选择问题，同时考虑了特征选择的约束条件。

方法概述

1. 约束竞争群优化器 (CCSVMO):

   • 基于粒子群优化（PSO）算法，但引入了约束条件来确保选择的特征集满足某些特定要求。
   • 粒子的位置表示特征的选择状态（0或1），1表示选择该特征，0表示不选择。

2. SVM-based Surrogate Model:

   • 使用SVM作为代理模型来评估特征子集的质量。
   • 通过训练SVM模型并计算其性能指标（如准确率、F1分数等）来评估特征子集的好坏。

实现步骤

1. 初始化参数:

   • 粒子群大小
   • 最大迭代次数
   • 惯性权重、加速常数等

2. 初始化粒子位置和速度:

   • 随机生成初始粒子位置和速度

3. 评估粒子适应度:

   • 使用SVM模型评估每个粒子对应特征子集的性能

4. 更新粒子位置和速度:

   • 根据适应度值更新粒子的速度和位置

5. 检查约束条件:

   • 确保选择的特征子集满足预设的约束条件

6. 迭代优化:

   • 重复上述步骤直到达到最大迭代次数或满足停止条件

代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，使用scikit-learn库实现SVM模型，并结合基本的PSO算法进行特征选择。

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义粒子类
class Particle:
    def __init__(self, n_features):
        self.position = np.random.randint(0, 2, n_features)
        self.velocity = np.random.randn(n_features)
        self.best_position = self.position.copy()
        self.best_fitness = -np.inf

# 定义适应度函数
def fitness(position):
    if np.sum(position) == 0:
        return -np.inf
    selected_features = np.where(position == 1)[0]
    model = SVC()
    model.fit(X_train[:, selected_features], y_train)
    y_pred = model.predict(X_test[:, selected_features])
    return accuracy_score(y_test, y_pred)

# 初始化粒子群
n_particles = 10
n_features = X.shape[1]
particles = [Particle(n_features) for _ in range(n_particles)]
global_best_position = np.zeros(n_features)
global_best_fitness = -np.inf

# PSO参数
w = 0.7
c1 = 1.5
c2 = 1.5
max_iter = 100

# 迭代优化
for iteration in range(max_iter):
    for particle in particles:
        # 计算当前粒子的适应度
        current_fitness = fitness(particle.position)
        
        # 更新粒子的个人最佳位置
        if current_fitness > particle.best_fitness:
            particle.best_fitness = current_fitness
            particle.best_position = particle.position.copy()
        
        # 更新全局最佳位置
        if current_fitness > global_best_fitness:
            global_best_fitness = current_fitness
            global_best_position = particle.position.copy()
    
    for particle in particles:
        # 更新粒子的速度和位置
        r1, r2 = np.random.rand(2)
        particle.velocity = w * particle.velocity + \
                            c1 * r1 * (particle.best_position - particle.position) + \
                            c2 * r2 * (global_best_position - particle.position)
        particle.position = np.round(particle.position + particle.velocity).astype(int)
        particle.position = np.clip(particle.position, 0, 1)  # 确保位置在0或1之间

# 输出结果
print("Best feature set:", np.where(global_best_position == 1)[0])
print("Best fitness:", global_best_fitness)

结果分析

• 最佳特征集: 代码输出了选择的最佳特征集及其对应的适应度值（准确率）。
• 性能评估: 可以通过多次运行实验，比较不同特征集的性能，进一步优化参数设置。

希望这个示例对你有所帮助！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。