【摘 要】
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为解决特征选择算法在面向不同特性的数据集时完备性差的问题,提出一种基于信息共享的二次特征选择算法。基于信息共享的观念,利用两种传统特征选择算法得到预选特征子集,通
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东建筑大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61373148、61502151);教育部人文社科基金项目(14YJC860042);山东省自然科学基金项目(ZR2014FL010);山东省优秀中青年科学家奖励基金项目(BS2013DX033);山东省社会科学规划基金项目(16CXWJ01、16CFXJ05);山东省高等学校科技计划基金项目(J15LN02、J15LN22)
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为解决特征选择算法在面向不同特性的数据集时完备性差的问题,提出一种基于信息共享的二次特征选择算法。基于信息共享的观念,利用两种传统特征选择算法得到预选特征子集,通过信息在人工鱼群算法和混合蛙跳算法中的传递,实现二次特征选择,得到最优的特征子集。实验结果表明,在不同分类器和不同数据集下,该方法可以减少特征空间维数,保证较好的分类准确率。
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