【摘 要】
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基于传统机器学习分类算法对影像组学的高维不平衡数据分类结果不理想的问题，本文提出一种改进海洋捕食者的不平衡特征选择算法。首先，对海洋捕食者算法MPA算法进行改进，引入精英反向矩阵增加算法迭代后期的种群多样性，引入新的CF参数改善算法的收敛速度与精度，同时合理分配原始参数分布和取值来满足算法在不同阶段的搜索需求；接着针对不平衡数据引入新的目标函数来帮助MPA算法收敛到更优的特征子集。最后，基于G-m
【基金项目】
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上海市自然科学基金项目（18ZR1426900）资助；
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基于传统机器学习分类算法对影像组学的高维不平衡数据分类结果不理想的问题，本文提出一种改进海洋捕食者的不平衡特征选择算法。首先，对海洋捕食者算法MPA算法进行改进，引入精英反向矩阵增加算法迭代后期的种群多样性，引入新的CF参数改善算法的收敛速度与精度，同时合理分配原始参数分布和取值来满足算法在不同阶段的搜索需求；接着针对不平衡数据引入新的目标函数来帮助MPA算法收敛到更优的特征子集。最后，基于G-means的精英反向海洋捕食者算法GEMPA算法在14个基础测试函数上进行测试并在12个公开数据集上与MPA，基于K个最近邻相关性的在线特征选择算法K-OFSD以及其余的6种元启发式算法GA、PSO、CSO、SSA、SCA和MFO对比分析。以平均F-measure值，平均特征数量，平均运行时间为评估指标，通过实验可知GEMPA算法能够快速搜索到分类精度最高的特征子集，降低高维数据的冗余度，针对改善高维不平衡数据分类问题有很好的发展潜力。
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