基于粗糙集与蚁群优化算法的特征选择方法研究

• 作者: 吴克寿 王晓栋 谢荣生 陈玉明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粗糙集理论 知识约简 特征选择 蚁群优化
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2436-2438
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.07.008

摘要

已有的基于蚁群优化算法的特征选择方法是从随机点出发,寻找最优的特征组合.讨论和分析了粗糙集理论中的特征核思想,结合蚁群优化算法的全局寻优特点,以特征重要度作为启发式搜索信息,提出从特征核出发基于粗糙集理论与蚁群优化的特征选择算法,简化蚁群完全图搜索的规模.在标准UCI数据集上进行测试,实验验证了新算法对于特征选择的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓栋	厦门理工学院计算机科学与技术系	28	65	4.0	7.0
2	吴克寿	厦门理工学院计算机科学与技术系	33	188	8.0	11.0
3	陈玉明	厦门理工学院计算机科学与技术系	27	163	8.0	11.0
4	谢荣生	厦门理工学院计算机科学与技术系	17	67	5.0	7.0