基于改进离散型萤火虫群优化算法和分形维数的属性选择方法

• 作者: 伍章俊 倪志伟 肖宏旺 薛永坚
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 属性选择 分形维数 萤火虫群优化算法
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 1169-1178
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 9345字
• 语种: 中文

摘要

属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法。文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法( DGSO)与分形维数的属性选择方法。该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则，以DGSO作为搜索策略。为分析该方法的可行性和有效性，采用6个UCI数据集进行实验。结合10-fold交叉验证和SVM对属性选择前后的分类准确率进行分析，并进行搜索策略和评估度量准则间的性能对比及详细的参数分析。结果表明该方法具有较高的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪志伟	合肥工业大学管理学院	136	1346	21.0	27.0
5	伍章俊	合肥工业大学管理学院	10	117	6.0	10.0
9	薛永坚	合肥工业大学管理学院	3	91	3.0	3.0
11	肖宏旺	合肥工业大学管理学院	4	96	4.0	4.0