改进遗传算法和支持向量机的特征选择算法

被引：6

作者：

杜卓明 ^{[1
]}

冯静 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北大学信息科学与技术学院

[2] 武汉理工大学计算机学院

来源：

计算机工程与应用 | 2009年 / 29期

关键词：

特征选择; 支持向量机; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法。该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择。而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机分类器的两个参数。实验数据的特征选择实验表明,提出的算法仅以损失2.7%识别率的代价,得到的特征维数却是传统遗传算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度。

引用

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