【摘 要】
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属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法．文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法（DGSO）与分形维数的属性选择方法．该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则，以DG
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.71271071）、国家863计划项目（No.2011AA040501）、中央高校基本科研业务费专项资金项目（No.2012HGBZ0208,2011HGBZ1310）资助
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属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法．文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法（DGSO）与分形维数的属性选择方法．该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则，以DGSO作为搜索策略．为分析该方法的可行性和有效性，采用6个UCI数据集进行实验．结合10-fold交叉验证和SVM对属性选择前后的分类准确率进行分析，并进行搜索策略和评估度量准则间的性能对比及详细的参数分析．结果表明该方法具有较高的可行性和有效性．
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