基于二进制多邻域人工蜂群算法的特征选择研究附Matlab代码

Matlab前程算法屋

于 2025-06-29 11:13:06 发布

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

本研究针对数据挖掘与机器学习中高维数据特征冗余、计算复杂等问题，提出基于二进制多邻域人工蜂群算法（Binary Multi - Neighborhood Artificial Bee Colony Algorithm，BMNABC）的特征选择方法。通过构建二进制编码方案描述特征子集，设计多邻域搜索策略增强算法全局与局部搜索能力，结合适应度函数评估特征子集优劣。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上，相比传统特征选择算法，能有效降低特征维度，提升分类准确率，减少计算时间，为复杂高维数据的特征选择提供了一种高效、可靠的方法。

关键词

二进制多邻域人工蜂群算法；特征选择；高维数据；适应度函数；分类准确率

一、引言

（一）研究背景

在大数据时代，数据的维度和规模不断增加。在机器学习、数据挖掘等领域，高维数据普遍存在，大量冗余和不相关特征不仅增加了计算复杂度，降低算法运行效率，还可能导致模型过拟合，严重影响模型的泛化能力和预测精度。特征选择作为解决高维数据问题的重要手段，旨在从原始特征集中挑选出最具代表性、最相关的特征子集，去除冗余和无关特征，从而简化数据结构，提高模型性能。因此，研究高效的特征选择方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

（二）研究目的与意义

本研究旨在提出一种基于二进制多邻域人工蜂群算法的特征选择方法，充分发挥人工蜂群算法的群体智能优势，通过引入二进制编码和多邻域搜索策略，解决传统特征选择算法在处理高维数据时存在的局限性。研究成果有助于提高机器学习和数据挖掘模型的效率与准确性，降低计算资源消耗；在实际应用中，可应用于图像识别、生物信息学、文本分类等领域，为数据分析和决策提供更可靠的支持。从学术角度看，本研究丰富了特征选择算法的研究体系，为解决高维数据特征选择问题提供了新的思路和方法。

（三）国内外研究现状

在特征选择领域，传统方法主要包括过滤法、封装法和嵌入法。过滤法根据特征与目标变量的相关性独立评估每个特征，计算简单但未考虑特征间的相互作用；封装法以学习器的性能作为评价标准，搜索最优特征子集，能获得较好的分类性能，但计算复杂度高；嵌入法将特征选择过程与学习算法相结合，在训练模型的同时进行特征选择，但通用性较差。

近年来，随着智能优化算法的发展，遗传算法、粒子群优化算法、人工蜂群算法等被应用于特征选择。遗传算法通过模拟生物进化过程搜索最优特征子集，但存在早熟收敛问题；粒子群优化算法利用粒子间的信息共享进行搜索，易陷入局部最优。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，具有结构简单、鲁棒性强等优点，在特征选择中展现出一定潜力。然而，传统人工蜂群算法在处理二进制编码的特征选择问题时，搜索能力有限，容易陷入局部最优。为解决这些问题，本研究提出二进制多邻域人工蜂群算法，通过改进搜索策略，提高算法在特征选择任务中的性能。

二、二进制多邻域人工蜂群算法与特征选择原理

（一）人工蜂群算法基本原理

人工蜂群算法模拟蜜蜂的觅食行为，算法中的蜜蜂分为引领蜂、跟随蜂和侦察蜂。引领蜂负责搜索食物源（对应优化问题的解），并记录食物源的质量（对应解的适应度）；跟随蜂依据引领蜂分享的信息，选择食物源进行开采；当某个食物源长时间未得到改善时，侦察蜂放弃该食物源，随机搜索新的食物源。通过三种蜜蜂的协作，算法不断更新食物源位置，逐步逼近最优解。

三、基于 BMNABC 的特征选择模型构建

（二）引领蜂阶段

引领蜂对当前自身发现的食物源（特征子集）进行邻域搜索。按照多邻域搜索策略，以一定概率选择单点变异邻域、多点变异邻域或交换邻域，生成新的特征子集。计算新特征子集的适应度值，并与原特征子集的适应度值进行比较。若新特征子集的适应度值更优，则更新当前食物源位置；否则，保持原位置不变。

（三）跟随蜂阶段

跟随蜂根据引领蜂分享的适应度信息，以轮盘赌的方式选择食物源进行开采。选中食物源的跟随蜂同样按照多邻域搜索策略进行邻域搜索，生成新的特征子集并计算适应度值，根据适应度值更新食物源位置。

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究成功提出基于二进制多邻域人工蜂群算法的特征选择方法，通过构建二进制编码方案、设计多邻域搜索策略和合理的适应度函数，有效解决了高维数据特征选择问题。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上，相比传统特征选择算法，能够更有效地降低特征维度，提升分类准确率，同时保持较好的计算效率，为高维数据的特征选择提供了一种新的有效途径。

（二）研究展望

尽管本研究取得了一定成果，但仍有改进空间。未来可进一步优化多邻域搜索策略，如动态调整不同邻域结构的选择概率，提高算法的搜索效率和性能。探索将 BMNABC 算法与其他智能算法或机器学习模型相结合，应用于更复杂的实际问题。此外，研究如何在保证特征选择质量的前提下，进一步降低算法在大规模数据上的计算时间，增强算法的实用性和可扩展性。