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
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
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