基于粗糙集和改进鲸鱼优化算法的特征选择方法

• 作者: 王生武 陈红梅
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 粗糙集理论 改进鲸鱼优化算法 属性依赖度 最优特征子集
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库&大数据&数据科学
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 8345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.181202285

摘要

随着互联网和物联网技术的发展,数据的收集变得越发容易.但是,高维数据中包含了很多冗余和不相关的特征,直接使用会徒增模型的计算量,甚至会降低模型的表现性能,故很有必要对高维数据进行降维处理.特征选择可以通过减少特征维度来降低计算开销和去除冗余特征,以提高机器学习模型的性能,并保留了数据的原始特征,具有良好的可解释性.特征选择已经成为机器学习领域中重要的数据预处理步骤之一.粗糙集理论是一种可用于特征选择的有效方法,它可以通过去除冗余信息来保留原始特征的特性.然而,由于计算所有的特征子集组合的开销较大,传统的基于粗糙集的特征选择方法很难找到全局最优的特征子集.针对上述问题,文中提出了一种基于粗糙集和改进鲸鱼优化算法的特征选择方法.为避免鲸鱼算法陷入局部优化,文中提出了种群优化和扰动策略的改进鲸鱼算法.该算法首先随机初始化一系列特征子集,然后用基于粗糙集属性依赖度的目标函数来评价各子集的优劣,最后使用改进鲸鱼优化算法,通过不断迭代找到可接受的近似最优特征子集.在UCI数据集上的实验结果表明,当以支持向量机为评价所用的分类器时,文中提出的算法能找到具有较少信息损失的特征子集,且具有较高的分类精度.因此,所提算法在特征选择方面具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈红梅	西南交通大学云计算与智能技术高校重点实验室	26	66	6.0	7.0
2	王生武	西南交通大学信息科学与技术学院	4	6	1.0	2.0