混合自适应引力搜索优化的特征选择方法

• 作者: 王欣欣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 引力搜索 特征选择 自适应 分类算法 混合优化
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 166-171
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0137

摘要

特征选择在许多领域具有重要作用,提出一种基于混合自适应引力搜索算法的特征选择方法,在最大化分类精度的同时从数据样本中选出最小特征子集.算法设计两种解更新策略进行组合式搜索,引入群体约简方法,有效地平衡算法的全局搜索和局部收敛能力,同时提出自适应调控参数,减少参数设置对算法性能的影响.在七组真实数据集中的实验结果表明,从分类精度、特征子集大小和运行时间三方面比较,提出的方法优于原始算法和已有相近算法,具有良好的综合性能,是一种有效的特征选择方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王欣欣	长春科技学院信息工程学院	4	9	2.0	3.0