基于群搜索优化的特征子集选择

来源 :吉林工程技术师范学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaohai_wl
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在数据挖掘、机器学习、人工智能等领域中,常常需要从数据集的原始特征中选择出一些有效特征来降低数据集的维度。本文提出使用群搜索优化的方法来进行特征子集的选择。群搜索优化是一种受生物觅食行为启发的智能优化算法,该算法利用种群内部各成员之间进行的信息共享以及相互之间的分工协作来增加群体搜索到资源的概率。实验结果表明,相对于其它启发式算法,群搜索优化算法在特征子集选择中具有明显优势。
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