基于乌鸦搜索算法的新型特征选择算法
来源：吉林大学学报·理学版杂志2019年第04期北京时间：
作者：王颖, 曹捷, 邱志洋
单位：吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
摘要：基于元启发式算法--乌鸦搜索算法（CrSA）, 提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法（IFSCrSA）, 以解决目前特征选择问题中存在的不足. 通过与传统的机器学习特征选择算法和基于进化计算的特征选择算法进行比较, 结果表明, IFSCrSA能在数据集中选择辨识度较强的特征, 不仅大幅度降低了特征子集的规模, 而且提高了分类准确率.
关键词：元启发式算法,乌鸦搜索算法,特征选择,分类准确率
