面向高维数据的人工蜂群算法参数设置研究  

作　　者：胡玉荣[1] 余建国[2] 

机构地区：[1]荆楚理工学院计算机工程学院 [2]荆楚理工学院财务处

出　　处：《荆楚理工学院学报》2016年第2期39-44,共6页Journal of Jingchu University of Technology

基　　金：国家自然科学基金青年项目(61402481);湖北省教育厅科学研究计划项目(B2015240);荆楚理工学院科学研究重点基金项目(ZR201402)

摘　　要：人工蜂群算法具有控制参数少、易于实现、计算简洁和鲁棒性强等特点,短时间内得到飞速发展。虽然人工蜂群算法所需参数较少,但它们直接影响着算法性能和收敛速度。文章针对一种基于粗糙集和人工蜂群的特征选择算法NDABC,介绍了其算法原理,对其参数设置进行实验分析。同时,选取UCI机器学习库中8个高维数据集进行算法测试,实验结果表明:NDABC算法能够得到最优特征子集,且特征蒸发率均在85%以上,说明算法对高维数据特征选择是有效的。

关 键 词：人工蜂群 粗糙集 特征选择 参数设置 高维数据 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]