基于乌鸦搜索算法的新型特征选择算法

摘要：

基于元启发式算法——乌鸦搜索算法(CrSA),提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法(IFSCrSA),以解决目前特征选择问题中存在的不足.通过与传统的机器学习特征选择算法和基于进化计算的特征选择算法进行比较,结果表明,IFSCrSA能在数据集中选择辨识度较强的特征,不仅大幅度降低了特征子集的规模,而且提高了分类准确率.

关键词：元启发式算法、乌鸦搜索算法、特征选择、分类准确率

所属期刊栏目：57

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61672261;吉林省自然科学基金20180101043JC;吉林省发展和改革委员会产业技术研究与开发项目2019C053-9

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：869-874