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多目标优化在特征选择子集评价中的应用

Application of multi-objective optimization in feature selection subset evaluation
万红1a,1b,2
李蒙蒙1a,1b,2
王昊锋1a,1b,2
岳彩通1a,1b
王力1a,1b,2
尚志刚1a,1b,2
1. 郑州大学 a. 电气工程学院; b. 产业技术研究院, 郑州 450001
2. 河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室, 郑州 450001

摘要

特征选择是处理高维大数据常用的降维手段,但其中牵涉到的多个彼此冲突的特征子集评价目标难以平衡。为综合考虑特征选择中多种子集评价方式间的折中,优化子集性能,提出一种基于子集评价多目标优化的特征选择框架,并重点对多目标粒子群优化(MOPSO)在特征子集评价中的应用进行了研究。该框架分别根据子集的稀疏度、分类能力和信息损失度设计多目标优化函数,继而基于多目标优化算法进行特征权值向量寻优,并通过权值向量Pareto解集膝点选取确定最优向量,最终实现基于权值向量排序的特征选择。设计实验对比了基于多目标粒子群优化算法的特征选择(FS_MOPSO)与四种经典方法的性能,多个数据集上的结果表明,FS_MOPSO在低维空间表现出更高的分类精度,并保证了更少的信息损失。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(U1304602,61673353)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0043
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2320-2323,2337
文章编号: 1001-3695(2020)08-016-2320-04

发布历史

[2020-08-05] 印刷出版

引用本文

万红, 李蒙蒙, 王昊锋, 等. 多目标优化在特征选择子集评价中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2320-2323,2337. (Wan Hong, Li Mengmeng, Wang Haofeng, et al. Application of multi-objective optimization in feature selection subset evaluation [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2320-2323,2337. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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