Application of Binary Dragonfly Algorithm (BDA) in the feature selection tasks.
https://github.com/JingweiToo/Binary-Dragonfly-Algorithm-for-Feature-Selection
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This toolbox offers a Binary Dragonfly Algorithm (BDA) method
The < Main.m file > illustrates the example of how BDA can solve the feature selection problem using benchmark data-set.
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Zitieren als
Too, Jingwei, and Seyedali Mirjalili. “A Hyper Learning Binary Dragonfly Algorithm for Feature Selection: A COVID-19 Case Study.” Knowledge-Based Systems, vol. 212, Elsevier BV, Jan. 2021, p. 106553, doi:10.1016/j.knosys.2020.106553.
Allgemeine Informationen
- Version 1.1 (61,6 KB)
-
Lizenz auf GitHub anzeigen
Kompatibilität der MATLAB-Version
- Kompatibel mit allen Versionen
Plattform-Kompatibilität
- Windows
- macOS
- Linux
| Version | Veröffentlicht | Versionshinweise | Action |
|---|---|---|---|
| 1.1 | See release notes for this release on GitHub: https://github.com/JingweiToo/Binary-Dragonfly-Algorithm-for-Feature-Selection/releases/tag/1.1 |
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| 1.0.1 | Simplify the algorithm as hold-out |
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| 1.0.0 |