首页> 中文期刊> 《信息技术》 >混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法的优化

混合蒙特卡罗搜索的特征选择算法的优化

         

摘要

cqvip:特征选择是机器学习和数据挖掘中处理高维数据的初步步骤,通过消除冗余或不相关的特征来识别数据集中最重要和最相关的特征,从而提高分类精度和降低计算复杂度。文中提出混合蒙特卡罗树搜索特征选择算法(HMCTS),首先,根据蒙特卡罗树搜索方法迭代生成一个初始特征子集,利用ReliefF算法过滤选择前k个特征形成候选特征子集;然后,利用KNN分类器的分类精度评估候选特征,通过反向传播将模拟结果更新到迭代路径上所有选择的节点;最后,选择高精度的候选特征作为最佳特征子集。仿真结果表明,对比HPSO-LS和MOTiFS算法,HMCTS算法具有良好的可扩展性,且分类精度高。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号