模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (8): 682-690    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201608002
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基于相对分类信息熵的进化特征选择算法*
翟俊海1,刘博2,张素芳3
1.河北大学 河北省机器学习与计算智能重点实验室 保定 071002
2. 河北大学 计算机科学与技术学院 保定 071002
3. 中国气象局气象干部培训学院 河北分院 保定 071000
Feature Selection via Evolutionary Computation Based on Relative Classification Information Entropy
ZHAI Junhai1, LIU Bo2, ZHANG Sufang3
1.Hebei Province Key Laboratory of Machine Learning and Computational Intelligence, Hebei University, Baoding 071002
2.School of Computer Science and Technology, Hebei University, Baoding 071002
3.Hebei Branch, China Meteorological Administration Training Centre, Baoding 071000

全文: PDF (549 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)       背景资料
摘要 

针对离散值数据集特征选择问题,提出基于相对分类信息熵的进化特征选择算法.使用遗传算法搜索最优特征子集,使用相对分类信息熵度量特征子集的重要性.以相对分类信息熵作为适应度函数,使用二进制编码问题的解,使用赌轮方法选择产生下一代个体.实验表明文中算法在测试精度上优于其它方法,此外还从理论上证明文中算法的可行性.

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作者相关文章
翟俊海
刘博
张素芳
Abstract

Aiming at the problem of feature selection from datasets with discrete values, a feature selection approach via evolutionary computation based on relative classification information entropy is proposed. Genetic algorithm is used to search the optimal feature subset and the relative classification information entropy is employed to measure the significance of the feature subset. Specifically, the relative classification information entropy is used as fitness function, the solutions of the problems are encoded with binary number, and the next generation of individuals is produced by using roulette wheel method. The experimental results show that the proposed approach outperforms other methods in testing accuracy. Furthermore, the proposed approach is theoretically proved to be feasible.

Key wordsFeature Selection    Data Preprocessing    Evolutionary Computation    Genetic Algorithm    Information Entropy   
收稿日期: 2016-01-05     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.71371063)、河北省自然科学基金项目(No.F2013201220)、河北省高等学校科学技术研究重点项目(No.ZD20131028)资助

作者简介: 翟俊海(通讯作者),男,1964年生,博士,教授,主要研究方向为机器学习、数据挖掘.E-mail:mczjh@126.com.刘 博,男,1989年生,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘.E-mail:494279884@qq.com.张素芳,女,1966年生,硕士,副教授,主要研究方向为机器学习.E-mail:mczsf@126.com.
引用本文:   
翟俊海,刘博,张素芳. 基于相对分类信息熵的进化特征选择算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(8): 682-690. ZHAI Junhai, LIU Bo, ZHANG Sufang. Feature Selection via Evolutionary Computation Based on Relative Classification Information Entropy. , 2016, 29(8): 682-690.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201608002      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2016/V29/I8/682
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