改进混合二进制蝗虫优化特征选择算法

摘要：

特征选择是从数据集的原始特征中选出最优或较优特征子集,从而在加快分类速度的同时提高分类准确率.提出了一种改进的混合二进制蝗虫优化特征选择算法:通过引入步长引导个体位置变化的二进制转化策略,降低了进制转换的盲目性,提高了算法在解空间中的搜索性能;通过引入混合复杂进化方法,将蝗虫群体划分子群并独立进化,提高了算法的多样性,降低了早熟收敛的概率.采用改进算法对UCI部分数据集进行特征选择,使用K-NN分类器对特征子集进行分类评价,实验结果表明:与基本二进制蝗虫优化算法、二进制粒子群优化算法和二进制灰狼优化算法相比,改进算法具有较优的搜索性能、收敛性能与较强的鲁棒性,能够获得更好的特征子集,取得更好的分类效果.

关键词：二进制;蝗虫优化算法;混合复杂进化方法;特征选择;分类;K邻近(K-NN)算法

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：甘肃农业大学青年导师基金;甘肃省高等学校创新能力提升项目;甘肃农业大学学科建设专项基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1339-1349