基于量子进化算法的包装式特征选择方法

作     者：雷华军 蒋强 LEI Hua-Jun;JIANG Qiang

作者机构：乐山师范学院电子与材料工程学院乐山614000 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2022年第31卷第4期

页      码：204-212页

摘      要：针对监督分类中的特征选择问题,提出一种基于量子进化算法的包装式特征选择方法.首先分析了现有子集评价方法存在过度偏好分类精度的缺点,进而提出基于固定阈值和统计检验的两种子集评价方法.然后改进了量子进化算法的进化策略,即将整个进化过程分为两个阶段,分别选用个体极值和全局极值作为种群的进化目标.在此基础上,按照包装式特征选择遵循的一般框架设计了特征选择算法.最后,通过15个UCI数据集分别验证了子集评价方法和进化策略的有效性,以及新方法相较于其它6种特征选择方法的优越性.结果表明,新方法在80%以上的数据集上取得相似甚至更好的分类精度,在86.67%的数据集上选择了特征个数更小的子集.

主 题 词：监督分类 特征选择 特征子集评价 进化策略 量子进化算法 机器学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 070201[070201] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 0702[理学-物理学类] 

D　O　I：10.15888/j.cnki.csa.008437

馆 藏 号：203110228...