基于自适应森林优化算法的特征选择算法

作     者：黄君策 石林 顾玉宛 李宁 庄丽华 徐守坤 HUANG Jun-ce;SHI Lin;GU Yu-wan;LI Ning;ZHUANG Li-hua;XU Shou-kun

作者机构：常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院软件学院江苏常州213164 

基　　金：江苏省石油化工过程关键设备数字孪生技术工程研究中心基金项目(苏发改高技发1125号) 2018年高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养基金项目(苏教师〔2018〕12号) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第2期

页      码：425-431页

摘      要：森林优化特征选择算法(FSFOA)表现出色,但初始化方法的盲目性以及更新机制的局限性限制了该算法的性能。对FSFOA不足之处加以改进,提出自适应森林优化特征选择算法(AFSFOA)。在初始化过程中,加入特征权重评估算法;在更新机制上,使用自适应参数选择策略以及贪心搜索策略替代原始的更新机制。在不同维度的数据集上进行实验,对比实验结果表明,与FSFOA算法以及近年来提出的较高效的特征选择算法进行对比,在准确率以及维度约简上,AFSFOA算法有很强的竞争力。

主 题 词：数据挖掘 特征选择 初始化策略 特征权重评估算法 更新机制 贪心算法 森林优化算法 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.02.015

馆 藏 号：203118261...