研究论文

基于多样本和遗忘能力的改进二元粒子群算法在特征选择中的应用

作者:

雷用钳子钳起,

成都雁鸣声,

健丁作者信息和声明

EBIMCS’22：2022年第五届电子商务、信息管理和计算机科学国际会议记录

页226-231

https://doi.org/10.1145/3584748.3584786

出版:2023年5月5日出版历史

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摘要

特征选择可以消除数据集中不相关、冗余和误导性的特征，提高机器学习算法的分类性能，同时减少计算量，有效避免“维数灾难”。具有遗忘能力的多样本粒子群优化算法（XPSO）在函数优化方面取得了良好的性能，但尚未应用于二进制变量的特征选择问题。本文提出了一种基于二进制编码的XPSO，称为二进制XPSO（BXPSO）来求解最优特征子集。该算法还提出了一种局部搜索策略，以提高不同粒子的遗忘能力，平衡算法的局部利用和全局探索。为了验证所提算法的有效性，本文使用UCI机器学习库中的经典数据集对所提方法进行了多组不同角度的仿真实验，这些数据集构成了不同维度的特征选择问题。实验结果表明，该算法在分类精度和计算性能方面具有竞争优势。

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2022年12月

396页

国际标准图书编号：9781450397827

内政部：10.1145/3584748

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