混合自适应引力搜索优化的特征选择方法

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.

关键词：引力搜索、特征选择、自适应、分类算法、混合优化

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金资助项目61303113;吉教"十二五"规划课题GHI4649

在线出版日期：2017-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：166-171