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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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