【摘 要】
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高维数据集包含了成千上万可用于数据分析和预测的特征,然而这些数据集存在许多不相关或冗余特征,影响了数据分析和预测的准确性。现有分类技术难以准确地识别最佳特征子集。
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61802114,No.61802113);河南省高等院校重点科研项目(No.18A520021)
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高维数据集包含了成千上万可用于数据分析和预测的特征,然而这些数据集存在许多不相关或冗余特征,影响了数据分析和预测的准确性。现有分类技术难以准确地识别最佳特征子集。针对该问题,提出了一种基于wrapper模式的特征选择方法 AB-CRO,该方法结合了人工蜂群算法(ABC)和改进的化学反应算法(CRO)的优点进行特征选择。针对迭代过程中较优的个体可能在化学反应过程中被消耗掉的现象,适当地加入精英策略来保持种群的优良性。实验结果表明,AB-CRO算法在最佳特征子集的识别和分类精度方面相对于基准算法ABC,CRO
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