针对大数据中高维数据处理搜索空间不佳和计算成本较高的问题,提出一种基于聚类和二元蚂蚁系统(Binary Ant System,BAS)相结合的混合滤波器特征选择算法。该算法由线性二元蚂蚁系统、聚类和阻尼突变三种策略组成,可以有效地克服搜索空...针对大数据中高维数据处理搜索空间不佳和计算成本较高的问题,提出一种基于聚类和二元蚂蚁系统(Binary Ant System,BAS)相结合的混合滤波器特征选择算法。该算法由线性二元蚂蚁系统、聚类和阻尼突变三种策略组成,可以有效地克服搜索空间和高维数据处理的困难,在聚类的类别之间和类内部具有全局和局部搜索能力。实验结果表明,与其他特征选择方法相比,该方法明显降低了计算复杂度,在多个评估指标中取得了较好的性能。展开更多
文摘针对大数据中高维数据处理搜索空间不佳和计算成本较高的问题,提出一种基于聚类和二元蚂蚁系统(Binary Ant System,BAS)相结合的混合滤波器特征选择算法。该算法由线性二元蚂蚁系统、聚类和阻尼突变三种策略组成,可以有效地克服搜索空间和高维数据处理的困难,在聚类的类别之间和类内部具有全局和局部搜索能力。实验结果表明,与其他特征选择方法相比,该方法明显降低了计算复杂度,在多个评估指标中取得了较好的性能。
