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.
I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för samtidig klusterbildning och funktionsval med hjälp av en nichingbaserad memetisk algoritm (NMA_CFS).
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']}