改进混合二进制蝗虫优化特征选择算法

作者：赵泽渊; 代永强^*

来源：计算机科学与探索, 2021, 15(07): 1339-1349.

• 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

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。

• 出版日期2021
• 单位甘肃农业大学