文档名：基于混合进化算法的特征选择方法研究
摘要：特征选择(FeatureSelection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化(TeachingandLearning-basedOptimizationAlgorithm,TLBO)的特征选择模型由于其高效的全局搜索能力受到越来越多学者的关注.然而,随着数据规模的不断扩大,这些算法所具有的模型不稳定、模型精确度低和局部搜索能力差等局限性,使算法的研究逐步陷入困境.为解决上述问题,本文提出了融合教与学优化算法与局部搜索方法(LocalSearch,LS)的混合进化Wrapper算法模型(TeachingandLearning-basedOptimization-LocalSearchAlgorithm,TLBOLS).首先,由于传统的教与学优化算法不能直接用于求解特征选择问题,算法在初始化阶段将实数型编码转为二进制编码,然后为保证种群的多样性,在教阶段引入最差个体重启机制,并针对进化班级过程中学习者与教学者两种身份采用不同值的TF值,提出二进制的教与学特征选择算法(BinaryTeachingandLearning-basedOptimization-LocalSearchAlgorithm,BTLBOLS).随后,提出结合多操作的局部搜索方法和变邻域搜索逐渐增强扰动力度,提高整个种群的个体质量.为优化特征选择结果,BTLBOLS利用综合评价指标作为目标函数指导整体进化过程.实验选取45个高维癌症基因表达数据集进行测试并与十种特征选择算法相比,实验结果表明,相比其他算法,BTLBOLS在分类准确率和特征个数上都具有一定优势,算法分类性能有效提高.
作者：高慧敏 王云鹤 卞闯 李向涛 Author：GAOHui-min WANGYun-he BIANChuang LIXiang-tao
作者单位：吉林大学人工智能学院,吉林长春130000河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300401
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(6)
分类号：TP311
关键词：教与学优化算法 局部搜索 新型Wrapper混合特征选择算法 特征选择 分类 基因表达数据
Keywords：teachingandlearning-basedoptimizationalgorithm localsearch newWrapperhybridfeatureselectionalgorithm featureselection classification geneexpressiondata
机标分类号：TP301.6TP181R730.4
在线出版日期：2023年9月8日
基金项目：基于混合进化算法的特征选择方法研究[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(6)高慧敏 王云鹤 卞闯 李向涛特征选择(FeatureSelection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化...参考文献和引证文献
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