ABSTRACT Feature Selection förbättrar klassificeringsnoggrannheten genom att ta bort irrelevant och redundant funktion. Val av funktioner spelar en viktig roll i datautvinning och mönsterigenkänning. I detta papper föreslår vi en hybrid funktion delmängd urvalsalgoritm som kallas maximal Pearson maximal avstånd förbättrad valoptimering algoritm (MPMDIWOA). För det första, baserat på Pearsons korrelationskoefficient och korrelationsavstånd, föreslås en filteralgoritm som heter maximum Pearson maxavstånd (MPMD). Två parametrar föreslås i MPMD för att justera vikterna av relevans och redundans. För det andra kan den modifierade valoptimeringsalgoritmen fungera som en omslagsalgoritm. Efter införandet av det maximala värdet utan förändring (MVWC) och tröskeln kombineras filteralgoritm och omslagsalgoritm för att bilda en algoritm som kallas MPMDIWOA. I MPMDIWOA kallas filteralgoritm och omslagsalgoritm olika tider beroende på förändringar i MVWC och tröskel. Slutligen fann man den optimala klassificeringsnoggrannheten. Den föreslagna metoden testas på 10 referensdatauppsättningar från UCI-databaser för maskininlärning. De experimentella resultaten visar att klassificeringsnoggrannheten för den föreslagna algoritmen är betydligt högre än för de andra tre omslagsalgoritmerna och en hybridalgoritm.
Dessutom kombinerades en hybridalgoritm WOA med maximal personmax avståndsalgoritm för funktionsval och klassificering i REF.
A Novel Hybrid Algorithm for Feature Selection Based on Whale Optimization Algorithm
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}