基于分形维数和多目标遗传算法的特征选择

摘要：

在文本分类系统中，特征的优劣往往极大地影响着分类器的设计和性能。提出一种利用分形维数和带精英策略的非劣支配排序遗传算法进行特征选择的方法。在该方法中分形维数作为特征选择的一个评价机制，利用NSGA-II算法将特征子集选择问题视为多目标优化问题来处理。为了分析结果的有效性，利用SVM分类算法对复旦大学语料库进行测试。实验结果表明该方法具有较好的性能，它可以有效去除无效特征并提高分类准确性。

关键词：分形维数、多目标遗传算法、特征选择

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”云制造主题项目No.2011AA040501；国家自然科学基金No.71271071。

在线出版日期：2015-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：109-113