自动化与电子工程学院巩敦卫教授团队在高维流特征选择领域取得研究进展-凯发k8网页登录

近日，自动化与电子工程学院巩敦卫教授与中国矿业大学宋贤芳博士、张勇教授等在高维流特征选择领域取得研究进展，成果论文“astreamingfeatureselectionmethodbased ondynamicfeatureclustering andparticleswarmoptimization”发表在中科院一区、top期刊《ieee transactions on evolutionary computation》上。

针对流特征选择问题，论文提出了基于动态特征聚类和粒子群优化的流特征选择方法。该方法利用在线相关性分析快速去除不相关特征，初步减少新到达特征组的特征规模；采用增量特征聚类技术将特征组中的冗余特征聚集，缩减后续进化优化算法的搜索空间；基于聚类后的特征空间,利用历史信息驱动的整型粒子群算法搜索最优特征子集。

该成果融合了特征聚类技术和粒子群优化算法，在12个不同难度的典型数据集上进行了3组实验。结果表明，在大多数情况下，所提算法能够在合理的时间内获得更高的分类精度，具有明显的在线流特征选择优势。

论文信息：

songxianfang, ma hao, zhang yong*, gong dunwei*, guo yinan, hu ying, astreamingfeatureselectionmethodbased ondynamicfeatureclustering andparticleswarmoptimization, ieee transactions on evolutionary computation, 2024, doi:10.1109/tevc.2024.3451688.