【摘要】：近年來(lái),對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中高維數(shù)據(jù)的研究越來(lái)越多。而在數(shù)據(jù)分析中,分類(lèi)是一種有效的方法。但隨著數(shù)據(jù)維數(shù)的不斷增多,包含的一些不相關(guān)或冗余特征會(huì)增加分類(lèi)難度。所以,在分類(lèi)問(wèn)題中,特征子集的選擇和參數(shù)優(yōu)化成為提高分類(lèi)性能的兩個(gè)重要因素。智能優(yōu)化算法作為新興的算法,通過(guò)模擬群體行為來(lái)解決復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。例如,人工蜂群算法通過(guò)模擬蜜蜂群體尋找優(yōu)質(zhì)蜜源的行為來(lái)解決問(wèn)題,該算法借助啟發(fā)式搜索策略,不僅有效進(jìn)行局部搜索,還具有全局尋優(yōu)能力。由于智能算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、適用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),因此,被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、智能控制等領(lǐng)域。因此,本文提出基于人工蜂群算法的特征選擇和支持向量機(jī)參數(shù)同步優(yōu)化的算法,其目的是既能提高分類(lèi)率又能減少特征維數(shù)。將提出的算法在UCI數(shù)據(jù)庫(kù)上驗(yàn)證,結(jié)果表明提出的算法具有特征選擇的能力,降低了數(shù)據(jù)維數(shù),并能明顯提高分類(lèi)能力。與其他算法相比,本文提出的算法在特征選擇和分類(lèi)方面具有較好的結(jié)果。鑒于人工蜂群算法初始解的隨機(jī)性,引入整數(shù)帳篷映射的概念對(duì)初始階段和偵查蜂生成解的方式進(jìn)行改進(jìn),并用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證算法性能,得出改進(jìn)的算法加快了收斂速度同時(shí)提高了算法精度。同樣也將改進(jìn)的算法用于特征選擇和參數(shù)優(yōu)化,運(yùn)用相同的數(shù)據(jù)集驗(yàn)證結(jié)果,發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的算法分類(lèi)率更高且選擇的特征數(shù)目更少。最后,運(yùn)用多目標(biāo)人工蜂群算法對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行設(shè)計(jì),把分類(lèi)率和特征選擇作為兩個(gè)目標(biāo),不設(shè)置權(quán)重。并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),優(yōu)化得到的結(jié)果較前兩種方法有所提升,而且決策者也可根據(jù)需要選擇分類(lèi)率高的結(jié)果或是特征數(shù)目少的結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：中原工學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉三陽(yáng);張平;朱明敏;;基于局部搜索的人工蜂群算法[J];控制與決策;2014年01期

2 胡局新;張功杰;;基于K折交叉驗(yàn)證的選擇性集成分類(lèi)算法[J];科技通報(bào);2013年12期

3 宮繼兵;王睿;王曉峰;崔莉;;基于概率因子圖模型的醫(yī)療社會(huì)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)健康狀態(tài)檢測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2013年06期

4 高鳳嬌;吳岡;費(fèi)磊;楊洋;;基于蜂群算法的人臉表情特征選擇方法研究[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2013年03期

5 范黎林;王士斌;;不平衡數(shù)據(jù)集的決策樹(shù)算法[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年02期

6 白靜;楊利紅;張雪英;;一種面向語(yǔ)音識(shí)別的抗噪SVM參數(shù)優(yōu)化方法[J];中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年02期

7 黃玲玲;劉三陽(yáng);高衛(wèi)峰;;具有人工蜂群搜索策略的差分進(jìn)化算法[J];控制與決策;2012年11期

8 劉海燕;王超;牛軍鈺;;基于條件互信息的特征選擇改進(jìn)算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年14期

9 姚旭;王曉丹;張玉璽;權(quán)文;;特征選擇方法綜述[J];控制與決策;2012年02期

10 張仁杰;莊松林;臧道青;;基于聚類(lèi)分析與支持向量機(jī)模型的缸蓋座圈圖像判別[J];光學(xué)精密工程;2011年10期

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本文編號(hào)：2567423