我有一个包含10个属性的数据集，然后我想减少数据集中的属性，因为我想应用遗传算法，但我对这个概念有点困惑所以你能给我任何一个例子。
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如果您的目标是仅选择最相关的属性，那么您肯定可以依赖遗传算法，其中您的遗传表示（也称为“遗传密码”或“染色体”）是二进制字符串。这意味着某个属性可以存在（选中）或不存在（未选中）。
您的遗传密码确实是长度为10的二进制字符串，您可以通过运行以下循环来选择最佳属性集：
因此，从更实际的角度来看，GA所做的是创建第一批N个体。对于每个人，由于这是第一个种群，遗传密码在Matlab中默认为纯随机（或者您可以编写一个解释如何选择初始种群的函数），并为每个个体执行步骤＃3，＃4和＃评估了5个。一旦每个个体与某个适合度值匹配，GA就通过遗传算子（主要是交叉，精英和选择）创建下一代（即下一代个体的遗传密码）。对于下一代个体，这样的遗传密码从上一代中的“最佳”（即，如果您的问题是最小化问题的最低适应值）开始评估。您可能想要检查遗传算子以及它们如何工作以更好地理解这种“繁殖”过程。
如果您在Matlab中使用ga()函数，则输入参数nvars将等于10; IntCon参数的值为[1:10]，因为您希望所有参数都为0或1;输入参数option，即函数gaoptimset()的输出，将具有以下参数：上限是具有10个的向量，而下限是具有10个零的向量。 ga()函数将您的问题视为最小化问题，因此我建议将错误率用作适应度函数（或其他旨在最小化的函数）。
要指定二进制填充，您也可以依赖PopulationType中的gaoptimset()输入，但我从未使用它，因此我建议您阅读此函数的帮助（使用gaoptimset()即可同时指定人口中的个人数量以及GA在停止之前创建的世代数......以及许多其他参数！）。
（*）注意：缩小数据集并不一定意味着您实际删除了遗传算法标记为0的列（属性）。这可能会破坏模式之间的差异/距离评估。在评估相异性度量时，您可以使用遗传密码作为模式的权重：10个特征模式元素乘以10位遗传密码，并且将乘以零的特征将没有任何重要性（权重）在相异性度量中。
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RapidMiner Studio在默认存储库中附带了一些遗传算法示例。
//样品/进程/ 04_Attributes / 10_EvolutionaryFeatureSelection //样品/进程/ 04_Attributes / 12_EvolutionaryWeighting //样品/进程/ 06_Meta / 06_EvolutionaryParameterOptimization
<?php
//Only display 3 posts in the loop
$args = array(
'posts_per_page' => '3',
);
frontpage_query = new WP_Query($args);
if ($frontpage_query->have_posts()) : while (have_posts()) : $frontpage_query->the_post();
?>
<?php get_template_part( 'parts/loop', 'frontpage-grid' ); ?>
<?php endwhile; endif; ?>
运算符可能是要使用的运算符。如果您查看此运算符的帮助，则可以从那里加载示例进程。此过程选择最佳属性以最大化分类模型的性能。
答案 2 :(得分：0)
我相信你可以使用二进制遗传算法特征选择来解决你的问题。
也许此文件可以帮助您解决问题。他们甚至将他们的论文包含在进一步理解的代码中。