一种基于二进制萤火虫算法的属性选择方法

摘要

本发明公开了一种基于二进制萤火虫算法的属性选择方法，其特征按如下步骤进行：步骤1、利用分形维数盒计法计算高维数据集的分形维数，获得的所要选择属性的个数；步骤2、初始化萤火虫种群；步骤3、利用二进制萤火虫算法对高维数据集的多个属性进行选择，获得最优属性子集；步骤4、输出最优解。本发明使用二制萤火虫算法作为属性选择的搜索策略，以分形维数作为属性选择评估度量准则，从高维数据集的多个指标属性中选择一个较优的属性子集，这样能够降低数据处理的复杂性，提高数据处理的效率，从而满足解决实际问题的需要。

主权项

一种基于二进制萤火虫算法的属性选择方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、利用分形维数盒计法计算维度为d的高维数据集的分形维数，获得的计算结果d₁，并向上取整后作为选择属性的个数m；m＜d；步骤2、初始化萤火虫种群X；初始化第i只萤火虫为x_i，并有x_i＝(x_i1,x_i2,…,x_ik,…,x_id)，i＝1,2,…n；x_ik表示第i只萤火虫的第k位；并有x_ik＝1表示第i只萤火虫的第k个属性被选择；并有x_ik＝0表示第i只萤火虫的第k个属性未被选择；且从而初始化萤火虫种群X＝{x₁,x₂,…,x_i,…,x_n}；以第i只萤火虫为x_i作为属性选择的第i个解；定义第i只萤火虫x_i的荧光素挥发因子为ρ、荧光素更新率为γ、动态决策域更新率为β、感知半径为θ、邻域集内包含的萤火虫数目的阈值为ω、初始荧光素值为l_i(0)、初始动态决策域半径为初始位置为x_i(0)＝{x_i1(0),x_i2(0),…,x_ik(0),…,x_id(0)}；步骤3、在所述高维数据集上利用二进制萤火虫算法对d个属性进行选择，获得由m个属性构成的最优属性子集。