基于近邻信息和PS O算法的集成特征选取

• 作者: 俞晓磊 刘全金 李颖新 赵志敏
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选取 PSO 集成方法 分类
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 995-1002
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.04.034

摘要

提出了一种新的PSO特征选取方法。以粒子对应特征组合的同类近邻样本和异类近邻样本间的距离关系作为类别可分性和粒子适应度函数。以适应度函数加权的群体历史最佳、粒子历史最佳和粒子邻域内最佳个体信息共同指导粒子运动方向，搜索类内紧密、类间分离的最佳特征组合；同时，利用加权集成方法对PSO特征选取方法进行集成，以提高特征选取方法的稳定性和鲁棒性。在5个高维数据集上的特征选取实验结果表明集成PSO特征选取方法的有效性和可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵志敏	南京航空航天大学理学院	103	682	15.0	21.0
2	刘全金	南京航空航天大学理学院	35	230	8.0	13.0
6	俞晓磊		6	41	4.0	6.0
7	李颖新		4	26	3.0	4.0