論文の概要: Feature selection algorithm based on incremental mutual information and cockroach swarm optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10522v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 08:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 15:46:51.461514
• Title: Feature selection algorithm based on incremental mutual information and cockroach swarm optimization
• Title（参考訳）: 漸進的相互情報とゴキブリ群最適化に基づく特徴選択アルゴリズム
• Authors: Zhao and Chen
• Abstract要約: インクリメンタルな相互情報に基づく改良型Swarm知的最適化法(IMIICSO)を提案する。 この方法は、グループアルゴリズムのグローバル検索をガイドするために、決定テーブルの削減知識を抽出する。 改良されたゴキブリ群最適化アルゴリズムによって選択された特徴部分集合の精度は、インクリメンタルな相互情報に基づいて、元のスワム知能最適化アルゴリズムと同等か、ほぼ同程度である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.297966427336124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature selection is an effective preprocessing technique to reduce data dimension. For feature selection, rough set theory provides many measures, among which mutual information is one of the most important attribute measures. However, mutual information based importance measures are computationally expensive and inaccurate, especially in hypersample instances, and it is undoubtedly a NP-hard problem in high-dimensional hyperhigh-dimensional data sets. Although many representative group intelligent algorithm feature selection strategies have been proposed so far to improve the accuracy, there is still a bottleneck when using these feature selection algorithms to process high-dimensional large-scale data sets, which consumes a lot of performance and is easy to select weakly correlated and redundant features. In this study, we propose an incremental mutual information based improved swarm intelligent optimization method (IMIICSO), which uses rough set theory to calculate the importance of feature selection based on mutual information. This method extracts decision table reduction knowledge to guide group algorithm global search. By exploring the computation of mutual information of supersamples, we can not only discard the useless features to speed up the internal and external computation, but also effectively reduce the cardinality of the optimal feature subset by using IMIICSO method, so that the cardinality is minimized by comparison. The accuracy of feature subsets selected by the improved cockroach swarm algorithm based on incremental mutual information is better or almost the same as that of the original swarm intelligent optimization algorithm. Experiments using 10 datasets derived from UCI, including large scale and high dimensional datasets, confirmed the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 特徴選択はデータ次元を減らす効果的な前処理技術である。 特徴選択のために、ラフ集合論は、相互情報が最も重要な属性測度の1つである多くの測度を提供する。 しかし、相互情報に基づく重要度尺度は計算コストが高く、特にハイパーサンプルの場合不正確であり、高次元超高次元データセットにおけるNPハード問題であることは確かである。 多くの代表的なグループ知的アルゴリズム特徴選択戦略が提案されているが、高次元の大規模データセットを処理するためにこれらの特徴選択アルゴリズムを使用する場合、依然としてボトルネックがあり、多くの性能を消費し、弱い相関と冗長な特徴の選択が容易である。 本研究では、粗設定理論を用いて、相互情報に基づく特徴選択の重要性を計算し、インクリメンタルな相互情報に基づく改良された群知能最適化法(IMIICSO)を提案する。 本手法は,グループアルゴリズムのグローバル検索のための決定表削減知識を抽出する。 スーパーサンプルの相互情報の計算を探索することにより、内部および外部の計算を高速化するために無駄な特徴を捨てるだけでなく、IMIICSO法を用いて最適な特徴部分集合の濃度を効果的に低減し、比較によって濃度を最小化する。 改良されたcockroach swarmアルゴリズムによって選択された機能サブセットの精度は、インクリメンタルな相互情報に基づいて、元のswarmintelligent optimizationアルゴリズムよりも、あるいはほぼ同じである。 大規模および高次元データセットを含むuci由来の10個のデータセットを用いた実験により,提案アルゴリズムの有効性と有効性を確認した。

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