Att välja rätt uppsättning funktioner från data av hög dimensionalitet för att framkalla en korrekt klassificeringsmodell är en svår utmaning för beräkning. Det är nästan ett NP-hård problem eftersom kombinationer av funktioner trappas upp exponentiellt när antalet funktioner ökar. Tyvärr i data mining, liksom andra tekniska applikationer och bioinformatik, vissa data beskrivs av en lång rad funktioner. Många funktioner delmängd val algoritmer har föreslagits i det förflutna, men inte alla av dem är effektiva. Eftersom det tar till synes för alltid att använda brute kraft i ett uttömmande försök varje möjlig kombination av funktioner, stokastisk optimering kan vara en lösning. I det här dokumentet föreslår vi ett nytt funktionsvalssystem som heter Swarm Search för att hitta en optimal funktion som sätts med hjälp av metaheuristics. Fördelen med Swarm Search är dess flexibilitet att integrera alla klassificeringar i sin fitnessfunktion och pluggning i alla metaheuristiska algoritmer för att underlätta heuristisk sökning. Simuleringsförsök utförs genom att testa Swarm Search över några högdimensionella datauppsättningar, med olika klassificeringsalgoritmer och olika metaheuristiska algoritmer. De jämförande experimentresultaten visar att Swarm Search kan uppnå relativt låga felfrekvenser i klassificeringen utan att minska storleken på funktionen delmängd till sitt minimum.
Fong m.fl. REF föreslår en Swarm sökning för att hitta optimala funktioner.
Selecting Optimal Feature Set in High-Dimensional Data by Swarm Search
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}