计算机工程与科学

作者：文武, 万玉辉, 文志云,

单位：（1.重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆 400065；2.重庆邮电大学通信新技术应用研究中心，重庆 400065；3.重庆信科设计有限公司，重庆 401121）

关键词：特征选择,正余弦,惯性权重,分类准确率,

为获取文本中的较优特征子集，剔除干扰和冗余特征，提出了一种结合过滤式算法和群智能算法的混合特征寻优算法。首先计算每个特征词的信息增益值，选取较优的特征作为预选特征集合，再利用正余弦算法对预选特征进行寻优，获取精选特征集合。为较好地平衡正余弦算法中的全局搜索和局部开发能力，加入了自适应惯性权重；为更精确地评价特征子集，引入以特征数量和准确率进行加权的适应度函数，并提出了新的位置更新机制。在KNN和贝叶斯分类器上的实验结果表明，该特征选择算法与其它特征选择算法及改进前的算法相比，分类准确率得到了一定的提升。

来源：2022年第8期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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