Abstract-Clustering är i sig en svår uppgift och görs ännu svårare när valet av relevanta funktioner också är en fråga. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt för samtidig klusterbildning och funktionsval med hjälp av en nischande memetisk algoritm. Vår strategi (som vi kallar NMA_CFS) gör funktionsvalet till en integrerad del av den globala klustersökningen och försöker övervinna problemet med att identifiera mindre lovande lokalt optimala lösningar i både kluster- och funktionsval, utan att göra några förutfattade meningar om antalet kluster. Inom NMA_CFS-proceduren är en variabel sammansatt representation utformad för att koda både funktionsval och klustercenter med olika antal kluster. Dessutom introduceras lokala sökoperationer för att förfina funktionsval och klustercenter kodade i kromosomerna. Slutligen är en nischningsmetod integrerad för att bevara befolkningens mångfald och förhindra för tidig konvergens. I en experimentell utvärdering visar vi hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är genom att använda både syntetiska och verkliga data.
Sheng föreslog ett tillvägagångssätt för samtidig klusterering och funktionsval med hjälp av en niching memetic algoritm, NMA_CF REF.
A Niching Memetic Algorithm for Simultaneous Clustering and Feature Selection
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}