基于近邻信息和PSO算法的集成特征选取

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提出了一种新的PSO特征选取方法.以粒子对应特征组合的同类近邻样本和异类近邻样本间的距离关系作为类别可分性和粒子适应度函数.以适应度函数加权的群体历史最佳、粒子历史最佳和粒子邻域内最佳个体信息共同指导粒子运动方向,搜索类内紧密、类间分离的最佳特征组合;同时,利用加权集成方法对PSO特征选取方法进行集成,以提高特征选取方法的稳定性和鲁棒性.在5个高维数据集上的特征选取实验结果表明集成PSO特征选取方法的有效性和可行性.
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