[1]张家柏 王小玲.基于聚类和二进制PSO的特征选择[J].计算机技术与发展,2010,(06):25-28.
　ZHANG Jia-bai,WANG Xiao-ling.A Novel Algorithm Based on K-Means Clustering and Binary Particle Swarm Optimization[J].,2010,(06):25-28.
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基于聚类和二进制PSO的特征选择()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年06期
页码:
25-28
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A Novel Algorithm Based on K-Means Clustering and Binary Particle Swarm Optimization
文章编号:
1673-629X（2010）06-0025-04
作者:
张家柏 王小玲
中南大学信息科学与工程学院
Author(s):
ZHANG Jia-bai; WANG Xiao-ling
Department of Information Science and Engineering,Central South University
关键词:
特征选择; k均值算法; 相关性; 粒子群优化算法
Keywords:
feature selection;  k-means algorithm;  relevance;  PSO
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
特征选择是模式识别及数据挖掘等领域的重要问题之一。特征选择不但可以提高分类精度和效率,也可以找出富含信息的特征子集。针对此问题,在分析了常用的一些特征选择算法之后,文中提出一种基于聚类和二进制PSO算法的特征选择方法,首先基于特征之间的相关性聚类来进行特征分组及筛选,然后针对经过筛选而精简的特征子集采用二进制粒子群算法进行随机搜索。实验结果表明,该算法可有效地找出具有较好的线性可分离性的特征子集,具有特征精简幅度较大、运行效率较高等优点。
Abstract:
Feature selection is one of the important problems in the pattern recognition and data mining areas.For high dimensional data feature selection not only can improve the accuracy and efficiency of classification,but also can discover informative feature su

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金资助项目（60773013）张家柏（1985-），男，湖南郴州人，硕士研究生，研究方向为数据挖掘、数据库；王小玲．教授，研究方向为数据挖掘、入侵检测。
更新日期/Last Update: 1900-01-01