本文選題：數(shù)據(jù)挖掘　切入點(diǎn)：特征選擇　出處：《智能系統(tǒng)學(xué)報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：特征選擇是指從初始特征全集中,依據(jù)既定規(guī)則篩選出特征子集的過程,是數(shù)據(jù)挖掘的重要預(yù)處理步驟。通過剔除冗余屬性,以達(dá)到降低算法復(fù)雜度和提高算法性能的目的。針對離散值特征選擇問題,提出了一種將粗糙集相對分類信息熵和粒子群算法相結(jié)合的特征選擇方法,依托粒子群算法,以相對分類信息熵作為適應(yīng)度函數(shù),并與其他基于進(jìn)化算法的特征選擇方法進(jìn)行了實(shí)驗比較,實(shí)驗結(jié)果表明本文提出的方法具有一定的優(yōu)勢。
[Abstract]:Feature selection refers to the process of selecting feature subsets from the initial feature set and selecting feature subsets according to established rules, which is an important preprocessing step of data mining. In order to reduce the complexity of the algorithm and improve the performance of the algorithm, a feature selection method based on particle swarm optimization (PSO) is proposed, which combines rough set relative classification information entropy and particle swarm optimization (PSO). The relative classification information entropy is taken as the fitness function and compared with other feature selection methods based on evolutionary algorithm. The experimental results show that the proposed method has some advantages.
【作者單位】： 河北大學(xué)河北省機(jī)器學(xué)習(xí)與計算智能重點(diǎn)實(shí)驗室;浙江師范大學(xué)數(shù)理與信息工程學(xué)院;河北大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院河北分院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71371063) 河北省自然科學(xué)基金項目(F2017201026) 浙江省計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)重中之重學(xué)科(浙江師范大學(xué))資助項目
【分類號】：TP18

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本文編號：1587700