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
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- 一、算法介绍
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- 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
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- 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
