【摘 要】
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针对一般特征选择算法未能揭示数据特征与数据类别之间的可解释性映射关系的问题,在基因表达式编程(GEP)的基础上,通过引入初始化方法、变异策略以及适应度评价方法,提出了一种改进的基于层次距离的GEP特征选择分类算法(FSLDGEP)。首先,利用定义的选择概率有导向地初始化种群个体,从而增加种群中有效个体的数量;其次,定义个体的层次邻域,使种群个体基于其层次邻域进行变异,并解决了变异过程中的盲目无导向
【机 构】
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武汉理工大学理学院,武汉大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61672391)。
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针对一般特征选择算法未能揭示数据特征与数据类别之间的可解释性映射关系的问题,在基因表达式编程(GEP)的基础上,通过引入初始化方法、变异策略以及适应度评价方法,提出了一种改进的基于层次距离的GEP特征选择分类算法(FSLDGEP)。首先,利用定义的选择概率有导向地初始化种群个体,从而增加种群中有效个体的数量;其次,定义个体的层次邻域,使种群个体基于其层次邻域进行变异,并解决了变异过程中的盲目无导向性问题;最后,将维度缩减率与分类准确率结合起来作为个体的适应度值,从而改变种群单一优化目标的进化模式,并
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