说明：用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化

feature-selection 特征选择 feature 优化 粒子群

说明：用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化。

feature-selection 特征选择 feature 优化 粒子群 psofeatureselection

说明：特征选择算法，效果很好。可以解决维数高、训练样本数少的问题。

SVM--matlab svm特征选择 matlab-特征选择 特征选择 SVM-特征-选择

说明：特征选择算法，防止分类结果出现过拟合，提前对多维的特征向量进行选择筛选(A feature selection algorithm)

过拟合 matlab 特征选择 特征筛选 SVMrfe SVMRFE

说明：基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法，SVMRFE。

基因选择算法 SVM-RFE

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。

AUC-SVM 特征选择算法 男女生分类器 svm-auc svm识别分类

说明：附件中实现了svm用于多类的特征选择，采用的是OAA模式

说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

说明：模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。

剪辑近邻法 特征选择 PR_code是什么 K. 特征选择-matlab

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。

遗传算法 SVM 分类器 SE SP ACC AUC