MATLAB
实现基于
PSO-RF
粒子群优化算法（
PSO）结合随机森林（
RF）进行多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
在现代数据科学与机器学习领域，多特征分类预测作为一项核心技术，广泛应用于医疗诊断、金融风控、图像识别、智能推荐等多个实际场景。随着数据维度和复杂度的不断提升，传统的分类方法面临着高维数据处理难度大、特征冗余严重、模型泛化能力不足等挑战。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种强大的全局优化方法，因其收敛速度快、实现简单和全局搜索能力强而备受关注。随机森林（Random Forest, RF）则以其强大的集成学习能力和优异的抗过拟合性能，成为处理高维复杂数据的首选模型之一。将PSO与RF相结合，可以通过PSO对特征空间进行有效的优化选择，从而提升随机森林的分类性能，实现多特征的高效分类预测。
在实际应用中，面对海量且高维度的数据，直接使用随机森林可能导致模型训练时间长、内存消耗大，且包含大量无关特征会干扰模型准确性。通过引入PSO算法对特征进行筛选，可以最大化保留对分类结果贡献最大的特征子集，同时剔除冗余和 ...