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  • 智能算法与机器学习结合案例:KNN结合BBA算法,100%分类率


    本案例思路支持算法如下,所有算法已经做好封装,因此只要你先用这些算法做机器学习的训练和预测,都可以根据本篇内容进行实现:

    • 二进制蝙蝠算法 (BBA)
    • 布谷鸟搜索算法 (CS)
    • 平衡优化器 (EO)
    • 遗传算法(GA)
    • 引力搜索算法(GSA)
    • 灰狼优化器 (GWO)
    • 和谐搜索(HS)
    • 蜉蝣算法 (MA)
    • 粒子群优化(PSO)
    • 红鹿算法(RDA)
    • 正弦余弦算法(SCA)
    • 鲸鱼优化算法(WOA)

    文章目录

      • 一、算法介绍
        • 1.1 介绍
        • 1.2 自然行为
        • 1.3 算法流程
      • 1.3 环境
      • 二、二进制蝙蝠算法原理
      • 三、案例:鸢尾花分类
        • 3.1 数据处理
        • 3.2 特征过滤
        • 3.3 使用蝙蝠算法
        • 3.4 结合KNN算法进行预测并评估
      • 四、参考文献

    一、算法介绍

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/126241119
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