Abstract
Feature selection is one of the most important issues in improving the data classification process. It greatly influences the accuracy of the classification. There are many evolutionary algorithms used for this purpose, such as the Particle Swarm Optimization (PSO) in discrete space through the Binary PSO concept. The BPSO optimization algorithm derives its mechanism from the default PSO algorithm but in discrete space. In this research, a hybrid approach was proposed between the BPSO algorithm and Mutual Information (MI) to obtain subsets of features through two basic phases: the first is to use the BPSO algorithm to determine the features affecting the data classification process by relying on an objective function. In the second phase, the MI method is used to reduce the number of features identified by the BPSO method. The results of the proposed algorithm have demonstrated efficiency and effectiveness by obtaining higher classification accuracy and using fewer features than default methods.
Highlights
من أهم المسائل المستخدمة في تحسين عملية تصنيفFeature selection تعد مسألة اختيار المي ازت Evolutionary إذ يوجد العديد من الخوارزميات التطورية، اذ تؤثر بشكل كبير على دقة التصنيف،البيانات Particle swarm مثل خوارزمية تحسين أس ارب الجسيمات، التي تستخدم لهذا الغرضalgorithms منDiscrete إلى الفضاء المتقطعContinuous بعد تحويلها من الفضاء المستمر،optimization (PSO) آلية عملها من خوارزميةBPSO إذ تستمد خوارزمية تحسين سرب الجسيمات الثنائية،Binary Particle Swarm Optimization (PSO) خلال مفهوم BPSO اقترحت في هذا البحث طريقة مهجنة بين خوارزمية.الاعتيادية ولكن في مساحة بحث متقطعة ثنائيةPSO للحصول على مجموعات فرعية من المي ازت من خلالMutual information (MI) مع تقنية المعلومات المتبادلة
There are many evolutionary algorithms used for this purpose, such as the Particle Swarm Optimization (PSO) in discrete space through the Binary PSO concept
The BPSO optimization algorithm derives its mechanism from the default PSO algorithm but in discrete space
Summary
من أهم المسائل المستخدمة في تحسين عملية تصنيفFeature selection تعد مسألة اختيار المي ازت Evolutionary إذ يوجد العديد من الخوارزميات التطورية، اذ تؤثر بشكل كبير على دقة التصنيف،البيانات Particle swarm مثل خوارزمية تحسين أس ارب الجسيمات، التي تستخدم لهذا الغرضalgorithms منDiscrete إلى الفضاء المتقطعContinuous بعد تحويلها من الفضاء المستمر،optimization (PSO) آلية عملها من خوارزميةBPSO إذ تستمد خوارزمية تحسين سرب الجسيمات الثنائية،Binary PSO خلال مفهوم BPSO اقترحت في هذا البحث طريقة مهجنة بين خوارزمية.الاعتيادية ولكن في مساحة بحث متقطعة ثنائيةPSO للحصول على مجموعات فرعية من المي ازت من خلالMutual information (MI) مع تقنية المعلومات المتبادلة. طريقة مقترحة لاختيار الميزات باستخدام خوارزمية أمثلة أسراب الجسيمات الثنائية وتقنية المعلومات المتبادلة
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have