[发明专利]基于离散型乌鸦差分协同搜索算法的分类数据特征选择方法在审
| 申请号： | 202010656817.X | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111832645A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 程子昂;郭雅蓉;霍林;黄俊杰;王宏伟;覃志健;冯锦豪 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南宁深之意专利代理事务所(特殊普通合伙) 45123 | 代理人： | 徐国华 |
| 地址： | 530004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于离散型乌鸦差分协同搜索算法的分类数据特征选择方法，包括以下步骤：1）获取数据样本特征集；2）将样本特征集划分为训练集和测试集；3）使用乌鸦差分协同搜索算法进行特征选择，选择出最优特征组合；4）根据所选特征组合获得对应的最优特征子集；5）用最优特征子集进行分类器训练；6）将待测数据用训练好的分类模型进行分类。本发明中的特征选择方法可以寻找到使分类准确率最高且所选特征长度最小的特征子集，兼顾了高准确率和低资源消耗，且算法运行较稳定，适用于多种数据智能分类的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 离散 乌鸦 协同 搜索 算法 分类 数据 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
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