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标题	基于教与学优化算法的特征选择
范文	摘要摘要：为提高特征选择算法的分类精度，使特征子集尽快达到全局最优，提出了一种基于教与学优化算法的特征选择方法。该方法首先将最大相关最小冗余的过滤式特征选择算法融入其中，然后利用教与学优化算法对特征子集进行迭代寻优，构造一个混合式特征选择框架。经UCI数据集试验，证明了该算法的收敛速度与分类精度均优于其它算法。 关键词关键词：教与学优化算法；特征选择；最大相关最小冗余；迭代寻优 DOIDOI：10.11907/rjdk.1511085 中图分类号：TP312 文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2015）011003603 基金项目基金项目：国家自然科学基金项目（61402482） 作者简介作者简介：张磊（1982-），男，江苏泰兴人，硕士，中国矿业大学徐海学院讲师，研究方向为语义搜索、查询扩展。 0引言 随着计算机技术的发展，数据量呈爆炸式增长，每天都需要处理海量数据。然而，在数据处理过程中不可避免会得到冗余数据，所以需要在处理过程进行预处理即特征选择。特征选择是从已知特征集中，按照某一个评价准则或搜索策略，将高维数据集转化为低维数据集，从而减小需求空间、提高分类精度和加快训练速度。特征选择依据不同的评价准则分为3类，即过滤式（Filter）、封装式（Wrapper）和混合式（Hybrid）。Filter是无导师算法，依赖特征子集本身进行评价，具有分类准确率高、花费时间少等优点，但是降维效果一般。Wrapper是有导师学习算法，需要先确定分类算法，利用分类器性能对特征子集进行评价，这样能提高分类精度，但是花费时间长、泛化能力差。Hybrid将上述两种算法结合起来，不需要对中间结果进行评价，从而简化特征选择过程。 随机算法是一种近似优化算法，在近似求解NP问题时效果较明显，可以将其作为搜索策略运用到特征选择当中。随机算法包括遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）和“教”与“学”优化算法（teachinglearningbased optimization：TLBO）等。文献[1]将互信息Filter的模型融合在PSO的Wrapper中，构造一种混合式特征选择方法。文献[2]首先采用标准互信息对目标类进行降序排序，然后利用遗传算法对排序在前的特征子集进行特征选择。本文首先利用Filter中的MRMR（minimalredundancy and maximalrelevance）方法选取最优特征子集，然后用TLBO对最优特征子集进行寻优迭代过程，最后通过实验进行验证。 4结语 本文提出了基于教与学优化算法的混合式特征选择方法，并与随机算法PSO和GA进行了分类精度及参数寻优过程比较。实验证明该算法降维效果比较明显，能够尽快达到全局最优，分类效果较好。 TLBO算法对于高维多峰值优化问题容易陷入局部搜索而丢失全局最优解，而且适用性不强。因此，今后应将研究重点放在进一步改进TLBO优化算法提高分类精度上，增加多重评价标准来扩大本算法的适用范围。 参考文献参考文献： [1]姚旭，王晓丹，张玉玺，等.基于粒子群优化算法的最大相关最小冗余混合式特征选择方法[J].控制与决策，2013（3）：413417，423. [2]王娜.基于遗传算法的混合特征选择方法研究[D].西安：陕西师范大学，2012. [3]RAO R V，KALYANKAR V D.Parameters optimization of advanced machining processes using TLBO algorithm[J].EPPM，Singapore，2011（20）：2122. [4]拓守恒，雍龙泉，邓方安.“教与学” 优化算法研究综述[J].计算机应用研究，2013，30（7）：19331938. [5]VENKATA RAO R，PATEL V.An elitist teachinglearningbased optimization algorithm for solving complex constrained optimization problems[J].International Journal of Industrial Engineering Computations，2012，3（4）：535560. [6]VENKATA RAO R ， PATEL V.Multiobjective optimization of two stage thermoelectric coolers using a modified teachinglearningbased optimization algorithm[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence，2012. [7]李扬，顾雪平.基于改进最大相关最小冗余判据的暂态稳定评估特征选择[J].中国电机工程学报，2013（34）：27，179186. [8]姚旭，王晓丹，张玉玺，等.特征选择方法综述[J].控制与决策，2012（2）：161166，192. [9]曹静.基于最大相关最小冗余的特征选择算法研究[D].秦皇岛：燕山大学，2010. [10]姚明海，王 娜，齐 妙，等.改进的最大相关最小冗余特征选择方法研究[J].计算机工程与应用，2014（9）：116122. 责任编辑（责任编辑：杜能钢）
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