【摘 要】
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随着网络科技的发展,数据已经成为一种可利用的资本,这为数据挖掘技术的发展带来了机遇和挑战。现实世界中,数据本质上是复杂的,而大量的特征又增加了复杂性的挑战。因此,如何去除冗余数据并保留相关数据已经成为了数据挖掘与机器学习任务的研究热点。在现实任务中,为了避免数据维度灾难问题,去除不相关特征降低数据处理任务难度,特征选择技术被用来作为能够保留语义的预处理过程。特征选择主要依据数据的分布特点,利用合适
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随着网络科技的发展,数据已经成为一种可利用的资本,这为数据挖掘技术的发展带来了机遇和挑战。现实世界中,数据本质上是复杂的,而大量的特征又增加了复杂性的挑战。因此,如何去除冗余数据并保留相关数据已经成为了数据挖掘与机器学习任务的研究热点。在现实任务中,为了避免数据维度灾难问题,去除不相关特征降低数据处理任务难度,特征选择技术被用来作为能够保留语义的预处理过程。特征选择主要依据数据的分布特点,利用合适的搜索机制和适应度函数从原始特征集合中选择出一个最优或具有相似效果的特征子集,从而在时间、空间及数据分析结果等方面获得提升。特征选择算法的研究主要分为两个方面:搜索策略和评价标准。本文利用信息论、皮尔逊相关系数相关技术作为评价标准,将改进差分进化算法作为搜索机制对特征选择进行优化。主要做了以下两部分工作:（1）提出基于改进自适应差分进化的特征选择算法（ISHADEFS）。首先,在特征选择评价标准方面,为提高评价标准影响力以及特征选择准确性,设计实现了一种互信息与皮尔逊相关系数增强效果的适应度函数。其次,为了解决差分进化算法中种群多样性和收敛性之间相矛盾的问题,提出了三角形变异算子。设计基于阈值的变异策略,将两种变异算子通过阈值进行选择。最后,进行实验验证。通过分析算法适应度函数曲线,得到变异策略的最好阈值以及适应度函数的影响因子。将ISHADEFS算法与现有特征选择方法在不同分类器上进行对比。实验结果表明,本文提出的ISHADEFS算法可以选择较少的特征,并获得更好的分类效果。（2）提出基于改进多目标差分进化的特征选择算法（IMODEFS）。首先,将特征选择建模为多目标优化问题,考虑特征之间的相关性和冗余性来处理不需要的特征。其次,为提高种群多样性,设计了协同变异策略,通过设置阈值将具有快速收敛速度的“current to pbest”与变异算子DE/rand/1进行协同变异操作,从而更好的选择变异算子。最后,本文通过实验分析IMODEFS算法的帕累托前沿证明了该算法能够提供充足的种群帕累托前沿。将IMODEFS与现有特征选择算法进行实验对比,结果证明了本文所提出的IMODEFS算法在分类性能和寻优性能等方面优越性。
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