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首页> 中文期刊> 《微电子学与计算机》 >基于邻域粗糙集和海洋捕食者算法的特征选择方法

基于邻域粗糙集和海洋捕食者算法的特征选择方法

         
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摘要

针对粗糙集模型中特征选择方法存在计算开销大、不能直接处理连续数据,以及海洋捕食者算法(MPA)处理优化问题仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域粗糙集(NRS)和海洋捕食者算法的特征选择方法.首先,使用基于Tent混沌映射的反向学习和高斯扰动策略对原算法改进得到IMPA,再构建一种传输机制形成一种二进制算法;然后,基于邻域依赖度和特征子集长度构造适应度函数,使用IMPA不断迭代搜索出最优特征子集,设计一种元启发式特征选择算法.最后,在9个基准测试函数上评估IMPA的优化性能以及在UCI数据集上评估特征选择算法的分类能力.实验结果表明,在9个基准测试函数上IMPA的平均值、标准差明显优于粒子群优化算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA);在UCI数据集上,同基于粗糙集的优化特征选择算法、基于邻域粗糙集的优化特征选择算法相比,所提的特征选择方法在KNN分类器下的分类精度平均值分别提高了10.28~14.13个百分点、2.71~12.11个百分点,在CART分类器下的分类精度平均值分别提高了9.41~13.24个百分点、2.90~12.31个百分点.

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