CDMO:混沌矮人蒙古斯优化算法用于特征选择
Mohammed Abdelrazek1, Mohamed Abd Elaziz2,3,4,5, A H El-Baz6
1Department of Mathematics, Faculty of Science, Damietta University, New Damietta, 34517, Egypt.
一个新的混沌矮人蒙古斯优化算法 (CDMO) 通过结合混乱地图来增强特征选择. 与现有算法相比,这种改进的方法实现了优越的分类准确性和性能.
科学领域:
- 机器学习 机器学习
- 群集情报 群集情报 群集情报
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 特性选择对于提高机器学习中的分类准确性至关重要.
- 群体智能算法,如矮人蒙古斯优化算法 (DMO),提供了新的优化方法.
- 现有的元启发式技术在融合速度和有效性方面存在局限性.
研究的目的:
- 为增强功能选择提出修改后的矮人蒙古斯优化算法 (DMO).
- 提高DMO算法的融合速度和有效性.
- 与其他优化技术相比,评估拟议的混沌DMO (CDMO) 的性能.
主要方法:
- 开发了一种基于封装的特征选择模型,称为混乱的DMO (CDMO).
- 十个混乱地图被集成到DMO算法中,以修改其移动模式.
- 在十个UCI数据集和基准函数上测试了CDMO,并将其与DMO和其他元启发算法 (ACO,WOA,ARO,HHO,EO,RTHS,RSGW,SSAPSO,BGA,ASGW,PSO) 进行比较.
主要成果:
- 与最初的DMO和其他方法相比,CDMO在特征选择方面表现优越.
- 在10个UCI数据集中实现了高分类准确度 (91.9-100%),灵敏度 (77.6-100%),精度 (91.8-96.08%),特异性 (91.6-100%) 和F-Score (90-100%).
- 在与CEC'2022基准函数进行评估时,CDMO也显示出有效性.
结论:
- 混乱的DMO (CDMO) 是一个有效和高效的算法,用于特征选择.
- 混沌地图的集成显著提高了DMO算法的性能.
- 在机器学习任务中,CDMO提供了一种有希望的方法来实现高分类准确性.
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