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基于自适应森林优化算法的特征选择算法 被引量:4
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作者 黄君策 石林 +3 位作者 顾玉宛 李宁 庄丽华 徐守坤 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第2期425-431,共7页
森林优化特征选择算法(FSFOA)表现出色,但初始化方法的盲目性以及更新机制的局限性限制了该算法的性能。对FSFOA不足之处加以改进,提出自适应森林优化特征选择算法(AFSFOA)。在初始化过程中,加入特征权重评估算法;在更新机制上,使用自... 森林优化特征选择算法(FSFOA)表现出色,但初始化方法的盲目性以及更新机制的局限性限制了该算法的性能。对FSFOA不足之处加以改进,提出自适应森林优化特征选择算法(AFSFOA)。在初始化过程中,加入特征权重评估算法;在更新机制上,使用自适应参数选择策略以及贪心搜索策略替代原始的更新机制。在不同维度的数据集上进行实验,对比实验结果表明,与FSFOA算法以及近年来提出的较高效的特征选择算法进行对比,在准确率以及维度约简上,AFSFOA算法有很强的竞争力。 展开更多
关键词 数据挖掘 特征选择 初始化策略 特征权重评估算法 更新机制 贪心算法 森林优化算法
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