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DOI１０．１１８９６skx．１９０７０００８９
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基于遗传实例和特征选择的近邻训练集优化方法
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董明刚１２黄宇扬１敬超１２
桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林
１５４１００４
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林
２５４１００４
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d２０１５m＠．com
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摘要近邻的分类性能依赖于训练集的质量设计高效的训练集优化算法具有重要意义针对传统的进化训练集优化算
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、,.,
法效率较低误删率较高的不足提出了一种遗传训练集优化算法该算法采用基于最大汉明距离的高效遗传算法每次交叉
,,.
保留父代并生成两个新的具有最大汉明距离的子代既提高了效率又保证了种群多样性该算法将局部的噪声样本删除策略
.,
与特征选择策略相结合首先使用决策树算法确定噪声样本存在的范围然后使用遗传算法精准删除此范围内的噪声样本和
,,.,
全局的噪声特征降低了误删率提高了效率该算法采用基于最近邻规则的验证集选择策略进一步提高了遗传算法实例选
.,、
择和特征选择的准确度在个标准数据集上该方法相较于协同进化实例特征选择算法加权协同进化实例特征
１５IFSＧCoCo
、、、,
选择算法CIWＧNN进化特征选择算法EISＧRFS进化实例选择算法PSＧNNK近邻算法KNN在分类精度上分别平均提升了
,,,.,.
和实验结果表明所提方法的分类精度和优化效率优于当前的进化训练集优化算法
２．１８％２．０６％５．６１％４．０６％４．００％
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