6、基于企鹅搜索优化算法的特征子集选择技术研究与分析

基于企鹅搜索优化算法的特征子集选择技术研究与分析

1. 引言

机器学习作为人工智能的一个分支，能让应用更精准地预测特定数据所属的类别。其应用广泛，涵盖医疗保健、金融、零售、旅游、社交媒体、广告以及数据挖掘等领域。机器学习主要分为监督学习和无监督学习两类。在机器学习中，特征是所观察现象的可测量属性或特征，而特征子集选择是数据挖掘中的重要任务。

高维数据集中大量特征的存在，可能导致不必要的过拟合，增加计算复杂度，降低预测准确性。特征选择问题属于NP难问题，随着特征数量和数据集规模的增加，复杂度呈指数级增长。特征子集选择不仅能帮助我们摆脱维度灾难，还能缩短训练时间、简化模型，便于分析人员解读。

特征选择方法主要分为以下两类：
- 过滤式特征选择 ：通常是预处理步骤的一部分，根据各种统计测试的得分选择特征，如皮尔逊相关系数（PCA）、线性判别分析（LDA）、方差分析（ANOVA）和卡方检验等。
- 包裹式特征选择 ：随机选择一个特征子集，检查其效率，然后选择子集之外的其他特征，再次检查结果，或从子集中移除一些无关或不太重要的特征，直到找到理想子集。该方法将问题转化为搜索问题，但计算成本较高，例如前向选择、后向消除和递归特征消除等。

此外，还有一种嵌入式方法，兼具包裹式和过滤式方法的特点，由具有内置特征子集选择方法的算法使用。特征子集选择后，我们使用分类器对特定数据所属的类别进行分类，本文使用了K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和随机森林分类器进行测试。

本文基于企鹅的捕猎策略，提出了“企鹅搜索算法”进行特征子集选择，并在一些流行的UCI数据集（如鸢尾