【摘 要】
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针对多变量特征选择算法计算效率低、冗余度高的问题,提出一种基于影响力社区检测与蚁群算法的特征选择算法。计算每对数据点之间的相似性,组成无向图,通过人工蚁群优化算法
【机 构】
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广州大学华软软件学院网络技术系,广东东软学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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2017年外经外贸发展专项基金项目(促进服务贸易创新发展项目)(2160699-87);2017年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设基金项目(粤教高涵[2017]214号);广州大学华软软件学院院级质量工程重点建设专业基金项目(ZDZY201701)
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针对多变量特征选择算法计算效率低、冗余度高的问题,提出一种基于影响力社区检测与蚁群算法的特征选择算法。计算每对数据点之间的相似性,组成无向图,通过人工蚁群优化算法将网络划分为簇;使用社区检测算法对特征进行分类,选择冗余度最小的特征子集;蚁群初始化阶段通过度量特征与类的相关性,初始化信息素。基于人工合成数据集与标准的公开数据集进行实验,实验结果表明,该算法实现了较高的分类准确率、敏感性、特异性,其计算效率处于可接受范围内。
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