45、神经科学与机器学习研究进展综述

神经科学与机器学习研究进展综述

1. 神经科学数据挖掘与特征选择

在神经科学领域，数据挖掘面临着诸多挑战与机遇。H. Akil 等人探讨了挖掘神经科学数据的挑战与机遇，为该领域的数据处理提供了宏观视角。而在特征选择方面，有多种方法被提出。

1.1 蚁群优化特征子集选择

A. Al - Am 提出了蚁群优化用于特征子集选择的方法。蚁群优化算法是一种受蚂蚁觅食行为启发的优化算法，在特征选择中，它可以通过模拟蚂蚁的搜索行为，在特征空间中寻找最优的特征子集。其操作步骤如下：
1. 初始化蚁群，每个蚂蚁代表一个可能的特征子集。
2. 蚂蚁根据信息素和启发式信息选择特征。
3. 计算每个蚂蚁所代表的特征子集的适应度。
4. 更新信息素，适应度高的特征子集对应的路径上信息素增加。
5. 重复步骤 2 - 4，直到满足停止条件。

1.2 高效特征识别算法

H. Almuallim 和 T. G. Dietterich 提出了高效的识别相关特征的算法。该算法在 1992 年的第 9 届加拿大人工智能会议上被提出，旨在快速准确地从大量数据中识别出相关特征。

1.3 HITON 马尔可夫毯算法

C. F. Aliferis 等人提出的 HITON 是一种新颖的马尔可夫毯算法，用于最优变量选择。马尔可夫毯是指在给定一个变量的马尔可夫毯中的其他变量时，该变量与其他变量条件独立。HITON 算法通过寻找变量的马尔可夫毯来进行变量选择。

2. 聚类分析与异常值处理

聚类分析和异常值处理在神经科学数据处理中也非常重要。