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Differential Evolution With Duplication Analysis for Feature Selection in Classification

特征选择 特征(语言学) 模式识别(心理学) 人工智能 维数之咒 人口 计算机科学 数据挖掘 降维 选择(遗传算法) 哲学 语言学 人口学 社会学
作者
Peng Wang,Bing Xue,Jing Liang,Mengjie Zhang
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:53 (10): 6676-6689 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tcyb.2022.3213236
摘要

By selecting a small subset of relevant features, feature selection can reduce the dimensionality of the problem while maintaining or increasing the discriminating ability of the data. However, many existing feature selection approaches ignore the fact that there are multiple optimal solutions to a feature selection problem. Multiple feature subsets with different features selected can achieve very similar or the same classification accuracy. To search for multiple optimal feature subsets, a niching-based differential evolution (DE) method with duplication analysis is proposed. In the proposed method, the duplicated feature subsets in the population are modified by the proposed subset repairing scheme which can produce unique feature subsets. Second, the mutation operator in DE is improved, which uses both the niche and global information to produce promising feature subsets. Third, a new selection method considering the diversity among feature subsets is adopted to form a new population for the next-generation. In the experiments, the proposed method is compared with seven evolutionary feature selection algorithms and two typical feature selection methods on 18 datasets. The results show that the proposed algorithm achieves higher classification accuracy than the compared methods on most of the used datasets. Furthermore, the proposed method can find different feature subsets with very similar or the same classification accuracy.
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