基于改进引力搜索算法的优化特征选择算法

摘要：

针对引力搜索算法早熟收敛和局部收敛能力慢的不足，提出一种改进的引力搜索算法(BGSA-PS)，并用于特征选择处理，从原始特征集合中寻找合适且数量较小的特征子集。加入多样性因子更新粒子的速度，扩展全局搜索空间，防止早熟收敛，结合模式搜索法增强并加速局部搜索能力。在 UCI分类数据集上的实验结果表明，该方法同原始离散型引力搜索算法及相似算法相比，选取的特征数量较少、分类精度较高，是一种有效的特征选择方法，可广泛用于特征选择领域。

关键词：离散引力搜索、特征选择、模式搜索、人工智能、数据分类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技计划基金项目20140520115jh

在线出版日期：2016-09-27（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：2254-2258,2270