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题名自调优自适应遗传算法的WKNN特征选择方法
被引量：8
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作者
陈倩茹
李雅丽
许科全
刘铱龙
王淑琴
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机构
天津师范大学计算机与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第20期164-171,共8页
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基金
国家自然科学基金(61070089,61703306)
天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(15JCYBJC4600,19JCZDJC35100)。
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文摘
针对大多已有基于K近邻和遗传算法的特征选择方法中没有考虑各个特征的重要度不同,并且容易出现过早收敛,特别是局部最优解问题,提出了一种基于自调优自适应遗传算法的WKNN特征选择方法。该方法使用WKNN算法预测样本的类别,为每个特征分配一个权重来衡量特征的分类能力,然后采用自调优自适应遗传算法,对变异率、种群规模和收敛阈值进行参数调整,在迭代进化过程中搜索最优特征权重向量。为了评价该方法的有效性,与已有7种特征选择方法在5个标准数据集上进行了比较。实验结果表明,该方法是有效的,且具有较高的分类性能。
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关键词
特征选择
加权K近邻
自调优自适应遗传算法
参数调优
实数编码
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Keywords
feature selection
weighted K-nearest neighbor
self-tuning adaptive genetic algorithm
parameter tuning
real coding
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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