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摘要
特征选择是从原始特征集中选取若干个特征子集,并降低数据维度和减少冗余信息,从而达到提高分类准确度的效果。为了达到此效果,将自适应烟花算法进行离散化处理,使用k近邻算法作为分类器,并提出新的特征选择算法。将特征子集引入目标函数,并使用惩罚因子来处理约束条件,采用十折交叉验证法来检验分类效果。使用机器学习常用的UCI数据集进行仿真实验,结果表明:与增强烟花算法、烟花算法、蝙蝠算法、粒子群算法和自适应粒子群算法相比,该算法的性能更优。
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特征选择是从原始特征集中选取若干个特征子集,并降低数据维度和减少冗余信息,从而达到提高分类准确度的效果。为了达到此效果,将自适应烟花算法进行离散化处理,使用k近邻算法作为分类器,并提出新的特征选择算法。将特征子集引入目标函数,并使用惩罚因子来处理约束条件,采用十折交叉验证法来检验分类效果。使用机器学习常用的UCI数据集进行仿真实验,结果表明:与增强烟花算法、烟花算法、蝙蝠算法、粒子群算法和自适应粒子群算法相比,该算法的性能更优。
