基于复杂网络和遗传算法的特征选择方法

特征选择作为一种常见的降维方法,一直以来都是机器学习和数据挖掘领域的热点话题.针对传统特征选择算法没有充分考虑特征全局冗余性,导致选择的特征子集对分类识别精度不够高的问题,提出基于复杂网络节点重要度评估和遗传算法的特征选择算法,将每个特征视为网络节点,根据互信息建立边,将特征选择问题转化为节点重要度评估问题,利用遗传算法选择最优特征子集.实验结果表明此算法能够找到较为优秀的特征子集,有效降维并提高分类精度.     

基于熵权法的过滤式特征选择算法

互信息过滤式特征选择算法往往仅局限于互信息这一度量标准.为规避采取单一的互信息标准的局限性,在互信息的基础上引入基于距离度量的算法RReliefF,从而得出更好的过滤式准则.将RReliefF用于分类任务,度量特征与标签的相关性;应用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)度量特征与特征之间的冗余性、特征与标签的相关性;最后,应用熵权法为MIC和RReliefF进行客观赋权,提出了基于熵权法的过滤式特征选择算法(filtering feature selection algorithm based on entropy weight method, FFSBEWM).在13个数据集上进行对比实验,结果表明,FFSBEWM所选择的特征子集的平均分类准确率和最高分类准确率均优于其他对比算法.     

孤立性肺结节诊断模型的特征选择算法

孤立性肺结节诊断模型中未得到充分解决的一个关键问题就是如何选择合适的特征子集。为了构建一个良好的诊断预测模型,提高肺结节良恶性诊断的效率以及准确率,提出了一种基于联合互信息的混合模型特征子集选择算法。该算法综合过滤式和包裹式特征选择模型各自的优势,首先使用过滤式方法得到与诊断有高相关度的候选特征子集,然后通过包裹式方法对候选特征子集进行特征间冗余分析,最后得到最优特征子集。实验表明,该算法与基于其他互信息的过滤式、混合模型特征选择方法相比,不仅在特征子集数目上,而且在良恶性诊断的敏感性、特异性和平均分类准确率上,均具有很好的性能效果。     

基于新冗余度的特征选择方法

现有过滤式特征选择模型采用贪心策略结合互信息评价特征子集,容易陷入局部最优陷阱.考虑标签信息对冗余度的影响,利用一种改进的MIFS-U方法在给定标签的条件下衡量冗余度,采用基于分解的多目标优化框架结合引入多项式突变的差分进化算子进行全局搜索,避免搜索陷入局部最优.引入l₁正则化项来保证特征子集的稀疏性,并提出了新的特征选择算法MOEA/D-DEFS.实验阶段使用knn-5分类器来验证学习效果,并在多组来自不同领域的数据集上进行测试.结果表明,将特征选择视为多目标问题采用全局搜索策略搜索可以在特征子集维度和分类准确性方面提供更好的性能.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.     

一种基于改进互信息的文本分类方法

用改进的互信息公式进行特征选择,通过三种文本分类方法验证了改进的公式具有较高的准确率、召回率和F1值,从而证明改进的互信息公式的有效性.     

基于邻域互信息和自组织映射的特征基因选取

针对基因表达谱数据的高维度、低样本和连续型等特点,提出一种结合邻域互信息和自组织映射进行特征基因选取的方法.首先提出一种改进的Relief算法,对基因进行排序生成候选特征集合;然后提出基于邻域互信息的自组织映射算法对生成的候选特征基因进行聚类;最后利用提出的属性重要性系数从每一类簇中选择代表基因组成特征基因子集.实验结果表明,该方法可以快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类结果.     

基于邻域互信息和自组织映射的特征基因选取

针对基因表达谱数据的高维度、低样本和连续型等特点,提出一种结合邻域互信息和自组织映射进行特征基因选取的方法.首先提出一种改进的Relief算法,对基因进行排序生成候选特征集合;然后提出基于邻域互信息的自组织映射算法对生成的候选特征基因进行聚类;最后利用提出的属性重要性系数从每一类簇中选择代表基因组成特征基因子集.实验结果表明,该方法可以快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类结果.     

基于优化文档频和信息量的特征选择方法

针对文本分类中几种典型的特征选择方法存在的不足,提出基于优化文档频和信息量的特征选择方法.该方法首先使用优化的文档频方法进行特征选择以降低文本向量的稀疏性,然后利用所提属性的约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明:该方法同3种经典特征选择方法相比,"互信息"和"统计量"以及"信息增益"都要好.     

基于互信息与判别结构互补的特征选择

提出一种基于子问题分类能力的特征选择算法,利用互信息度量特征对子问题的分类能力,根据特征的判别结构互补确定目标特征子集.该算法既会选择总分类能力强的特征,也会选择子问题分类能力强的特征.将该算法与已有的6个特征选择算法在6个公开的数据集上进行比较实验,结果表明,所提算法的性能优于其他特征选择算法.     

Edge detection of range images using genetic neural networks

Due to the complexity and asymmetrical illumination, the images of object are difficult to be effectively segmented by some routine method. In this paper, a kind of edge detection method based on image features and genetic algorithms neural network for range images was proposed. Fully considering the essential difference between an edge point and a noise point, some characteristic parameters were extracted from range maps as the input nodes of the network in the algorithm. Firstly, a genetic neural network was designed and implemented. The neural network is trained by genetic algorithm, and then genetic neural network algorithm is combined with the virtue of global optimization of genetic algorithm and the virtue of parallel computation of neural network, so that this algorithm is of good global property. The experimental results show that this method can get much faster and more accurate detection results than the classical differential algorithm, and has better antinoise performance.     

基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择

借鉴邻域粗糙集处理连续型数据的优势,为解决传统谱聚类算法需要人工选取参数的问题,提出基于自适应邻域互信息与谱聚类的特征选择算法。首先,定义各对象在属性下的标准差集合与自适应邻域集,给出自适应邻域熵、平均邻域熵、联合熵、邻域条件熵、邻域互信息等不确定性度量,利用自适应邻域互信息对特征与标签的相关性进行排序。然后,结合共享近邻自适应谱聚类算法,将相关性强的特征聚到同一特征簇内,使不同特征簇内的特征强相异。最后,使用最小冗余最大相关技术设计特征选择算法。在10个数据集上选择特征个数与分类精度的实验结果,验证了所提算法的有效性。     

基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法

针对肿瘤基因数据因维度高和冗余基因较多而导致分类精度低的问题,提出一种基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法.该方法首先使用PCA算法剔除冗余基因,获得预选特征基因子集;然后利用信息增益算法对预选特征基因子集进行优化选取,得到特征基因子集;最后采用不同分类模型对特征基因子集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法提高了基因表达谱的分类精度,从而表明致病基因被有效地选取出来.     

基于BP神经网络的入侵检测系统的特征选择

随着各种入侵和攻击网络工具的出现,入侵检测成为网络管理的关键组成部分。特征选择能够有效地提高机器学习与规则提取算法性能。本文设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统,采用基于多种改进的遗传算法特征选择方法,实验结果表明不同改进的遗传算法特征选择对BP神经网络的分类正确率有一定的影响。     

基于遗传算法优化的神经网络电子邮件信息分类器的研究

结合反垃圾邮件技术的研究,分析了电子邮件数字信息预处理中的特征选择法和将机器学习技术应用于数字信息分类器的方法.针对邮件信息特征向量庞大的问题,提出了GA-CHI特征选择法作为信息预处理,将复杂的邮件数字信息转变成易于机器学习处理的形式.基于BP神经网络电子邮件数字信息分类器,采用遗传算法来优化神经网络邮件数字信息分类器,以进一步提高对中文电子邮件的分类效果.通过对系统的实验分析表明:该文采用的方法能有效地实现对电子邮件数字信息的分类.     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means...