进化双层自适应局部特征选择

来源：计算机应用杂志2024年第5期北京时间：

作者：高麟, 周宇, 邝得互

单位：1.深圳大学 计算机与软件学院，广东 深圳 518060；2.岭南大学 电脑及决策科学系，香港 999077

摘要：局部特征选择（LFS）方法将样本空间划分为多个局部区域，并为每个区域选择最优特征子集以反映局部异质信息。然而，现有的LFS方法以每个样本为中心划分局部区域并找到最优特征子集，导致优化效率低下且适用场景受限。为了解决这个问题，提出一种进化双层自适应局部特征选择（BiLFS）算法。LFS问题被建模为双层优化问题，特征子集和待优化局部区域是该问题的两个决策变量。在问题的上层，使用非支配排序遗传算法-Ⅱ求解被选择的局部区域的最优特征子集，区域纯度和被选择特征比率是目标函数；在问题的下层，根据上层求解的最优特征子集，首先使用局部区域聚类分析得到区域内的中心样本，然后通过局部区域融合消除非必要区域并更新必要区域的种群。在11个UCI数据集上的测试结果表明，相较于基于进化算法的非自适应LFS方法，BiLFS的平均分类准确率达到前者的98.48%，而平均所需计算用时仅为前者的9.51%，运算效率得到大幅提升，且达到基于线性规划的LFS方法的水准。对迭代过程中BiLFS算法选择的用于优化的局部区域进行可视化分析，结果表明，BiLFS选择必要局部区域具有稳定性和可靠性。

关键词：特征选择,双层优化,遗传算法,多目标优化,聚类

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61702336);深圳市科创委基础研究课题(JCYJ20220810112354002)