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一种基于PSO同步进行特征选择及参数优化的核K近邻分类算法
被引量:
5
1
作者
任江涛
姚树宇
纪庆革
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期1461-1464,共4页
特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面,传统上这两个问题是分开解决的.近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛应用,编码上的灵活性使得特征选择及参数的同步优化成为一种可能和趋势.为了解决此问题,本文...
特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面,传统上这两个问题是分开解决的.近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛应用,编码上的灵活性使得特征选择及参数的同步优化成为一种可能和趋势.为了解决此问题,本文研究采用二进制PSO算法进行特征选择及核K近邻分类器参数的同步优化.实验表明,该方法可有效地找出合适的特征子集及核函数参数,并取得较好的分类效果.
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关键词
特征选择
分类器参数
同步优化
粒子群
算法
核k近邻算法
下载PDF
职称材料
题名
一种基于PSO同步进行特征选择及参数优化的核K近邻分类算法
被引量:
5
1
作者
任江涛
姚树宇
纪庆革
机构
中山大学计算机科学系
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期1461-1464,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60473109)资助
广东省自然科学基金项目(04300462
04300602)资助
文摘
特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面,传统上这两个问题是分开解决的.近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛应用,编码上的灵活性使得特征选择及参数的同步优化成为一种可能和趋势.为了解决此问题,本文研究采用二进制PSO算法进行特征选择及核K近邻分类器参数的同步优化.实验表明,该方法可有效地找出合适的特征子集及核函数参数,并取得较好的分类效果.
关键词
特征选择
分类器参数
同步优化
粒子群
算法
核k近邻算法
Keywords
feature selection
classifier parameter
simultaneous optimization
PSO
k
ernel
k
NN
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于PSO同步进行特征选择及参数优化的核K近邻分类算法
任江涛
姚树宇
纪庆革
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2007
5
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