一种基于相关的属性选择改进算法

基于相关的属性选择算法是一种属性子集评价方法,该算法通过启发式评价消除属性子集中属性之间的相关性,使用评价值选择与类属性相关度高而属性之间相关度低的属性子集。提出在基于相关的属性选择算法中加入属性之间相关度方差的影响,能够在基于相关的属性选择算法选择的属性集子的基础上,去除属性子集中那些与其他属性相关度大的属性。通过实验证明,改进后的算法选择的属性子集属性数不多于基于相关的属性选择算法选择的属性子集属性数。使用改进算法选择的属性子集,在对分类器分类正确率影响很小的情况下,有较高的分类效率。     

基于遗传算法和KNN的软件度量属性选择研究

针对软件可靠性预测中软件度量维数灾难问题,提出一种基于自适应遗传算法和KNN算法相结合的软件度量属性选择方法,筛选出与软件可靠性关系最为密切的关键属性集。该方法在属性子集搜索上采用遗传算法进行随机搜索,在属性子集评价上采用KNN分类准确率和属性子集规模作为学习算法及评价指标。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好可分离性的属性子集,从而实现降维并提高软件可靠性预测精度。     

一种粗糙集属性约简的伪粒子群算法

针对高维数据集的属性约简问题,通过改变经典粒子群算法的运动方程,并用属性依赖性和属性子集特征数构造适应度函数,提出以决策表核属性为基础的最小属性子集搜寻策略。实验结果表明,与其他类型的最小属性约简算法相比,该算法不仅能有效提高获得最小属性约简的机率,同时还大大降低了计算时间。     

基于核稀疏表示的属性选择算法

为解决高维数据在分类时造成的“维数灾难”问题,提出一种新的将核函数与稀疏学习相结合的属性选择算法。具体地,首先将每一维属性利用核函数映射到核空间,在此高维核空间上执行线性属性选择,从而实现低维空间上的非线性属性选择;其次,对映射到核空间上的属性进行稀疏重构,得到原始数据集的一种稀疏表达方式;接着利用L 1范数构建属性评分选择机制,选出最优属性子集;最后,将属性选择后的数据用于分类实验。在公开数据集上的实验结果表明,该算法能够较好地实现属性选择,与对比算法相比分类准确率提高了约3%。     

结合分辨矩阵与蚁群优化算法改进的特征选择方法

目前已有蚁群算法优化的特征选择方法,大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子,但这类搜索方法在某些决策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征,从而导致选择精度显著下降。针对此类问题,根据条件属性在分辨矩阵中的占比提出了一种属性重要度的度量方法,以分辨矩阵重要度作为路径上启发因子,设计了一种基于分辨矩阵与蚁群算法优化的特征子集搜索方法。该算法从特征核出发,蚁群依次选择概率大的特征加入特征核集,直至找到最小特征子集算法终止。通过实例验证和UCI数据集实验结果表明,与基于属性依赖度和信息熵属性重要度的特征选择方法相比,在通常情况下,该算法能较小代价找到最小特征子集,并且可以有效减少计算工作量。     

一种基于极大连通子图的相关度属性选择算法

本文提出一种基于极大连通子图的相关度属性选择算法,该算法利用极大连通子图求解方法得到最优属性子集,该属性子集满足相关度要求并且尽可能多地保留数据集中包含的信息。论文结合选定的分类算法验证该属性选择算法的应用效果,实验表明,该属性选择算法在分类算法的数据预处理过程中可明显提高分类准确率,与利用贪婪搜索策略的基于相关度的属性选择算法相比,应用该算法的分类算法准确率更高。     

基于GA-CFS和AdaBoost算法的网络流量分类

鉴于特征属性选择在网络流量分类中占据重要地位,为了确定最优特征子集,利用CFS作为适应度函数的改进遗传算法(GA-CFS),从网络流量的249个属性空间中提取主要属性并最终选定18个特征组合作为最优特征子集。通过AdaBoost算法把一系列的弱分类器提升为强分类器,对网络流量进行了深入的分类研究。实验结果表明,基于GA-CFS和AdaBoost的流量组合分类方法较弱分类器具有较高的分类准确率。     

基于关联规则的特征选择算法

关联规则能够发现数据库中属性之间的关联,通过优先选择短规则用于相关属性的选择,有可能得到最小的属性子集.基于此,本文提出一种基于关联规则的特征选择算法,实验结果表明在属性子集大小和分类精度上优于多种特征选择方法.同时,对支持度和置信度对算法效果的影响进行探索,结果表明高的支持度和置信度并不导致高的分类精度和小的特征子集,而充足的规则数是基于关联规则特征选择算法高效的必要条件.     

一种基于粗糙集启发式的特征选择算法

本文基于粗糙集中关于非精确集和精确集理论思想,提出了一个新的特征度量指标,即相对互信息比RMI,由此,设计了一种基于粗糙集的启发式特征选择算法MRMI-UC。首先利用可辨识矩阵,计算出条件属性相对于决策属性的核,以核形成当前候选特征子集作为基准点,以最大化相对互信息和不确定性系数为原则,筛选剩余特征。通过对比实验,结果表明,本文提出的算法在多数情况下能够得到较优的特征子集,算法是有效的,切实可行的。     

基于混合优化算法的数据预处理算法Ⅱ

提出了KDD中数据预处理的一种基本算法.针对数据库中的属性,利用非监督学习算法,在获取了面向任务的目标数据子集的基础上,利用混合优化算法进行特征子集的选取.分析了遗传算法和混合遗传算法用于特征子集选择的基本算法,仿真实验说明了混合优化算法的有效性和可行性.