基于相关性分析和遗传算法的属性选择

评价表现在遗传算法 中就是评价 函数 的选择问题 ，评价函数 直接影响属性子集的最终选择结果 ，基于不 同的评价函数往 往会得到不同的属性子集 。
关的冗余属性。这样 ，就可以减小 数据 的维度 ，降低假设空 间的大小 ，使算法运行速度更 快 ，效率更高…。本文 结合 相
关性分析与遗传 算法提 出了一种新颖 的属性选择策 略，这 种 方法既可以解决属性选择 中由于属性组合带来的 “ 组合爆炸” 的搜索效率 问题 ，也可 以解 决属性 之问相关性的度量 问题 。 虽然有研究者用遗传算法实现属性选择 ｌ 但并未 发现 有与 。， 相 关性 分析相结合 的研究 。如何从属性集 中找到对给定案例 （ 似） 近 最优 的属性子集 ，是本文尝试解决的问题。
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２２ 遗传算法 ．
第３ ６卷 第 ２ 期 ４
、０ ． ，１ ３６
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ０年 １ ２月
Ｄ ｅ ｅ ｂｅ １ ｃｍ ｒ ２０ ０
ＮＯ２ ．４
源自文库
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｔ ｒＥｎｇ ｎ ｅ ｉ ｉ ｅ ｒ ｎｇ
人 工智 能及 识 别技 术 ・
文章编号：ｌ Ｉ ３２（ １） — １７ ＿ 文献标识码： ０ ｝ ４８ ００ ４ ６ ０ ｏ＿ ２ ２ —２ Ａ
ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ．Ｕｓｎ ｈ ｅ ｅｉ ｐ ｒｔｒｏ ｈ ｅ ｒｈｉｇ ａ ｐ ｏ ｃ ｎ ｏ ｒｌｔ ｎ ｌｓｓ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｉｇ ｔｅ ｇ ｎ ｔｃｏ ｅａｏ ｆｔｅ ｓ ａｃ ｎ ｐ ｒ ａ ｈ ａ ｄ ｃ ｒｅａｉ ａ ａｙ ｉ，ｗｈ ｃ ｈ ｒ ｃｅ ｉｅ ｎ ｔｃ Ａｌ ｏｉｈ ＧＡ） ｓ ｔｅ ｏｎ ｉｈ ｃ ａａ ｔｒｚ ｓ Ｇｅ ｅｉ ｇ ｒｔｍ（ ，ａ ｈ
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ＫＡＮ Ｊ ｎ ｌ ｇ ＬＩＦ ｎ －ａ ｇ ｕ － ｎ ， ｅ ｇｇ ｎ ｉ
相关性分析的启发式作为评价机制 ，提出一种新颖的属性选择策略 ，用于从属性集中选择给定案例最 优的属性子集 。实验结果表 明，该方
法可以确定与分类和预测最相关的属性予集 ，同时在几乎不降低分 类准确性 的情 况下 ，极大地减小属性的表示空 间。 关健 词 ：相关性分析 ； 传算法 ；属性选择 遗
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中 图分类 Ｔ Ｉ 号： Ｐ８
基 于相 关性 分析和 遗传 算 法的属 性 选择
阙峻岭 ，李锋 刚
（ 徽 中 医 学 院 医 药 信 息 工 程 学 院 ，合 肥 ２ ０ ３ ） 安 ３０ １
摘
要： 属性 的选择 和ｉ价 足知识基系统 没计中的重要任务和影响 系统性能优 劣的关键 因素 。为此 ，利用遗传算法的遗传算子搜索机制和 平
１ 概述
在 机 器 学 习和 数 据 挖 掘 研 究 领 域 ，属 性 的 选 择 和 评 价 日
评价就足依据某种评价函数 ， 计算 出每个可能埔性的评价值 ，
然 后 选 择 出得 分 最 高 的若 ｆ属 性 作 为 最 优 属 性 子 集 。属 性 的
益得到研究者的关注 。作为知识基系统设计中的重要任务 ， 其核心问题是确定与给定问题最相关的属性子集 ，去除不相
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