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蚁群优化算法凭借其正反馈机制和强大的搜索能力被广泛地应用于各类优化问题求解上.本文试图将蚁群优化算法应用于特征选择领域并提出了新的量子化信息素蚁群优化(quantized pheromone ant colony optimization, QPACO)特征选择算法.相比于其他基于蚁群优化算法的特征选择算法,QPACO算法中采用了量子化信息素的启发式策略,改变了传统的信息素更新策略,因此避免了在搜索特征时的局部最优问题.实验采用了KNN分类器来指导学习过程,利用源于UCI数据库的多组数据集进行了相关的测试,实验结果表明,QPACO算法在分类精度、精确率、召回率和维度缩减率等方面均具有良好的性能. 相似文献
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