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An innovative approach for feature selection based on chicken swarm optimization

机译：基于鸡舍优化的特征选择的创新方法

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In this paper, a system for feature selection based on chicken swarm optimization (CSO) algorithm is proposed. Datasets ordinarily includes a huge number of attributes, with irrelevant and redundant attribute. Commonly wrapper-based approaches are used for feature selection but it always requires an intelligent search technique as part of the evaluation function. Chicken swarm optimization (CSO)is a new bio-inspired algorithm mimicking the hierarchal order of the chicken swarm and the behaviors of chicken swarm, including roosters, hens and chicks, CSO can efficiently extract the chickens' swarm intelligence to optimize problems. Therefore, CSO was employed to feature selection in wrapper mode to search the feature space for optimal feature combination maximizing classification performance, while minimizing the number of selected features. The proposed system was benchmarked on 18 datasets drawn from the UCI repository and using different evaluation criteria and proves advance over particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithms (GA) that commonly used in optimization problems.
机译：本文提出了一种基于鸡舍优化（CSO）算法的特征选择系统。数据集通常包括大量属性，具有无关紧要和冗余属性。基于包装器的方法用于特征选择，但它始终需要智能搜索技术作为评估功能的一部分。鸡群优化（CSO）是一种新的生物启发算法，模仿鸡群的阶梯顺序和鸡群的行为，包括公鸡，母鸡和小鸡，CSO可以有效地提取鸡的群体智力来优化问题。因此，CSO被用于在包装模式中的选择选择，以搜索特征空间以获得最佳特征组合可以最大限度地提高分类性能，同时最小化所选择的特征的数量。所提出的系统在从UCI存储库中汲取的18个数据集上并使用不同的评估标准进行基准测试，并证明在优化问题中常用的粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）进行预付款。

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