7、企鹅搜索优化算法与NoSQL数据库物理设计策略

企鹅搜索优化算法与NoSQL数据库物理设计策略

企鹅搜索优化算法

在数据科学领域，特征选择是一个关键的任务，它有助于提高机器学习算法的性能和效率。企鹅搜索优化算法（Penguin Search Optimization Algorithm）是一种新颖的监督特征选择方法，下面我们来详细了解它。

算法原理

在该算法中，设定了一个预定义的氧气值，在每次迭代的开始和结束时，所有企鹅的氧气值相同。随着迭代进行，氧气量会减少到一个固定值，当达到一定时间后，迭代系列结束，这也可以看作是迭代持续到找到最优解的代数。

实验设置

• 编程环境 ：使用Python编程语言，借助Anaconda软件和Jupyter Notebook进行算法实现。
• 实验设备 ：计算机系统规格为4GB RAM、Intel i3核心处理器和500GB硬盘内存。
• 数据集 ：采用了七个来自“UCI Machine Learning Repository”的真实数据集，包括Iris、Glass、Ion、Pima、Vehicle、Wine和Wisconsin，这些数据集在特征数量、类别数量和样本数量上具有多样性，适合进行特征子集选择。

数据集	观测数量	类别数量
Iris