基于二进制萤火虫算法的属性选择方法研究

发布时间：2018-04-19 01:01

  本文选题：属性选择 + 分形维数　； 参考：《系统科学与数学》2017年02期

【摘要】：属性选择是机器学习与模式识别中进行数据预处理的一个重要方法,特别是针对一些高维的数据集,其计算复杂度较高,对数据挖掘算法的性能影响较大.因此,文章在连续型萤火虫算法(GSO)基础上对萤火虫进行二进制编码,并结合修正后的sigmoid函数,提出一种基于二进制萤火虫算法的属性选择方法.该方法以数据集分形维数作为属性子集的评价准则,以二进制萤火虫算法作为搜索策略,通过对标准数据集UCI进行一系列实验,实验结果表明了该方法的有效性与可行性.
[Abstract]:Attribute selection is an important method for data preprocessing in machine learning and pattern recognition, especially for some high-dimensional data sets, whose computational complexity is high, which has a great impact on the performance of data mining algorithms.Therefore, based on the continuous glowworm algorithm (GSO), this paper presents a method of attribute selection based on the binary firefly algorithm and the modified sigmoid function.The fractal dimension of the data set is taken as the evaluation criterion of the attribute subset and the binary firefly algorithm is used as the search strategy. A series of experiments on the standard data set UCI are carried out. The experimental results show that the method is effective and feasible.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室;安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(71271071,71490725,91546108) 国家863计划项目(2015AA042101) 安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2016A308)资助课题
【分类号】：TP18;TP311.13

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本文编号：1770861