Sammanfattning När man löser många maskininlärningsproblem såsom klassificering finns det ett stort antal inmatningsfunktioner. Alla funktioner är dock inte relevanta för att lösa problemet, och ibland, inklusive irrelevanta funktioner kan försämra inlärningsförmågan. Därför är det viktigt att välja de mest relevanta funktionerna, som kallas funktionsval. Många funktionsvalsalgoritmer har utvecklats, inklusive evolutionära algoritmer eller partikelsvärmoptimering (PSO) algoritmer, för att hitta en delmängd av de viktigaste funktionerna för att utföra en viss maskininlärning uppgift. Den traditionella PSO fungerar dock inte bra för storskaliga optimeringsproblem, vilket försämrar PSO:s effektivitet för val av funktioner när antalet funktioner dramatiskt ökar. I detta dokument, föreslår vi att använda en mycket nyligen PSO variant, känd som konkurrenskraftig svärm optimizer (CSO) som ägnades åt storskalig optimering, för att lösa högdimensionella funktion urvalsproblem. Dessutom är CSO, som ursprungligen utvecklades för kontinuerlig optimering, anpassat till att utföra funktionsval som kan betraktas som ett kombinatoriellt optimeringsproblem. En arkivteknik introduceras också för att minska beräkningskostnaderna. Experiment på sex referensdatauppsättningar visar att jämfört med den kanoniska PSO-baserade och en toppmodern PSO-variant för val av funktioner, den föreslagna CSO-baserade
Shenkai m.fl. REF syftar till att använda en variant av svärmoptimering känd som konkurrenskraftig simoptimering (CSO) för att välja relevanta funktioner från en större uppsättning funktioner.
Feature selection for high-dimensional classification using a competitive swarm optimizer
{'venue': None, 'journal': 'Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}