Vi föreslår en ny funktion urvalsstrategi baserad på grova uppsättningar och partikel Swarm Optimization (PSO). Grov uppsättningar har använts som en funktion val metod med stor framgång, men nuvarande kuperad grov uppsättning metoder för funktionsval är otillräckliga för att hitta optimala minskningar som ingen perfekt heuristic kan garantera optimalitet. Å andra sidan är fullständiga sökningar inte möjliga för ens medelstora datauppsättningar. Så, stokastiska metoder ger en lovande funktion urvalsmekanism. Liksom Genetiska Algoritmer är PSO en ny evolutionär beräkningsteknik, där varje potentiell lösning ses som en partikel med en viss hastighet som flyger genom problemrummet. Partikel Swarms hitta optimala regioner av det komplexa sökområdet genom samspelet mellan individer i befolkningen. PSO är attraktiv för funktionsval i att partikel svärmar kommer att upptäcka bästa funktionskombinationer som de flyger inom delmängd utrymme. Jämfört med GA behöver PSO inte komplexa operatörer som t.ex. crossover och mutation, det kräver bara primitiva och enkla matematiska operatörer, och är beräknings billigt både i fråga om minne och körtid. Experimentering utförs med UCI-data, som jämför den föreslagna algoritmen med en GA-baserad metod och andra deterministiska grovriktade reduktionsalgoritmer. Resultaten visar att PSO är effektivt för grovt set-baserat funktionsval.
Wang m.fl. Ref föreslog en FS-strategi baserad på grova uppsättningar och PSO-algoritm.
Feature Selection based on Rough Sets and Particle Swarm Optimization
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}