请给个python代码：使用有输出个数限制的PSO对分类特征进行优化，并将结果以列表格式输出

好的，以下是一个简单的使用有输出个数限制的PSO对分类特征进行优化的Python代码示例：

import numpy as np
import random

# 定义问题
def problem(x):
    # 计算一个简单的二元函数
    # 这里我们将第一个特征作为分类变量，第二个特征作为连续变量
    if x[0] == 0:
        return x[1]**2
    else:
        return x[1]**3

# 定义PSO算法
def pso(problem, n, bounds, max_iter, num_outputs):
    # 初始化粒子群
    swarm = []
    for i in range(n):
        particle = {'position': [random.randint(bounds[0][0], bounds[0][1]), random.uniform(bounds[1][0], bounds[1][1])],
                    'velocity': [random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)],
                    'best_position': None,
                    'best_fitness': None}
        particle['best_position'] = particle['position']
        particle['best_fitness'] = problem(particle['position'])
        swarm.append(particle)

    # 记录全局最优解
    global_best = {'position': None, 'fitness': None}

    # 开始迭代
    for t in range(max_iter):
        for i in range(n):
            # 计算粒子的新速度和位置
            particle = swarm[i]
            new_velocity = [particle['velocity'][j] + random.uniform(0, 1) * (particle['best_position'][j] - particle['position'][j]) + random.uniform(0, 1) * (global_best['position'][j] - particle['position'][j]) for j in range(2)]
            new_position = [particle['position'][j] + new_velocity[j] for j in range(2)]

            # 根据问题的限制进行修正
            new_position[0] = max(bounds[0][0], min(bounds[0][1], new_position[0]))
            new_position[1] = max(bounds[1][0], min(bounds[1][1], new_position[1]))

            # 计算新位置的适应度
            new_fitness = problem(new_position)

            # 更新粒子的历史最优解
            if new_fitness < particle['best_fitness']:
                particle['best_position'] = new_position
                particle['best_fitness'] = new_fitness

            # 更新全局最优解
            if global_best['fitness'] is None or new_fitness < global_best['fitness']:
                global_best['position'] = new_position
                global_best['fitness'] = new_fitness

        # 判断是否达到输出个数限制
        if num_outputs is not None and t % num_outputs == 0:
            print("Iteration %d: Best Fitness = %f" % (t, global_best['fitness']))

    # 返回全局最优解
    return global_best['position']

# 测试
bounds = [(0, 1), (-5, 5)]
optimum = pso(problem, n=20, bounds=bounds, max_iter=100, num_outputs=10)
print("Optimum: ", optimum)

这个代码使用了一个简单的二元函数作为问题，并将第一个特征作为分类变量，第二个特征作为连续变量。在测试部分，我们使用了 [(0, 1), (-5, 5)] 作为问题的范围，其中第一个特征的取值只能是 0 或 1，第二个特征的取值为一个连续的范围。你可以根据自己的问题进行修改。