Denna korrespondens presenterar en ny hybrid omslags- och filterfunktionsalgoritm för ett klassificeringsproblem med hjälp av ett memetiskt ramverk. Den innehåller en filterrankningsmetod i den traditionella genetiska algoritmen för att förbättra klassificeringsprestandan och påskynda sökningen i identifieringen av de centrala delfunktionerna. Särskilt, metoden lägger till eller tar bort en funktion från en kandidat funktion delmängd baserat på den unika funktionen ranking information. Denna empiriska studie av allmänt använda datauppsättningar från University of California, Irvine arkiv och microarray datauppsättningar visar att den föreslagna metoden överträffar befintliga metoder när det gäller klassificering noggrannhet, antal utvalda funktioner och beräkningseffektivitet. Dessutom undersöker vi flera viktiga frågor om memetisk algoritm (MA) för att identifiera en bra balans mellan lokal sökning och genetisk sökning för att maximera sökkvalitet och effektivitet i hybridfiltret och omslag MA. Index Terms-Chi-kvadrat, funktionsval, filter, vinstkvot, genetisk algoritm (GA), hybrid GA (HGA), memetisk algoritm (MA), relief, omslag.
Zexuan och Dash föreslog en hybrid omslag/filter funktion val algoritm genom att använda en memetic ram REF.
Wrapper–Filter Feature Selection Algorithm Using a Memetic Framework
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}