结合分辨矩阵与蚁群优化算法改进的特征选择方法
Improved feature selection method combining discernibility matrix and ant colony optimization algorithm
1. 南昌工程学院 信息工程学院, 南昌 330000
2. 江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室, 南昌 330000
摘要
目前已有蚁群算法优化的特征选择方法，大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子，但这类搜索方法在某些决策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征，从而导致选择精度显著下降。针对此类问题，根据条件属性在分辨矩阵中的占比提出了一种属性重要度的度量方法，以分辨矩阵重要度作为路径上启发因子，设计了一种基于分辨矩阵与蚁群算法优化的特征子集搜索方法。该算法从特征核出发，蚁群依次选择概率大的特征加入特征核集，直至找到最小特征子集算法终止。通过实例验证和UCI数据集实验结果表明，与基于属性依赖度和信息熵属性重要度的特征选择方法相比，在通常情况下，该算法能较小代价找到最小特征子集，并且可以有效减少计算工作量。
基金项目
江西省教育厅科技项目(GJJ211920,GJJ170995)
国家自然科学基金资助项目(61562061)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0360
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1118-1123,1131
文章编号: 1001-3695(2022)04-027-1118-06
发布历史
[2021-11-29] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版
引用本文
杨震宇, 叶军, 季雨瑄, 等. 结合分辨矩阵与蚁群优化算法改进的特征选择方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1118-1123,1131. (Yang Zhenyu, Ye Jun, Ji Yuxuan, et al. Improved feature selection method combining discernibility matrix and ant colony optimization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1118-1123,1131. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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