一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法

• 作者: 张文杰 蒋烈辉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 大数据 特征选择 遗传算法 特征子集
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 50-52,56
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0495

摘要

提出了一种基于遗传算法的大数据特征选择算法.该算法首先对各维度的特征进行评估,根据每个特征在同类最近邻和异类最近邻上的差异度调整其权重,基于特征权重引导遗传算法的搜索,以提升算法的搜索能力和获取特征的准确性;然后结合特征权重计算特征的适应度,以适应度作为评价指标,启动遗传算法获取最优的特征子集,并最终实现高效准确的大数据特征选择.通过实验分析发现,该算法能够有效减小分类特征数,并提升特征分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋烈辉	解放军信息工程大学网络空间安全学院	39	121	6.0	8.0
3	张文杰	解放军信息工程大学网络空间安全学院	2	0	0.0	0.0