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A Feature Selection Method Based on Hybrid Dung Beetle Optimization Algorithm and Slap Swarm Algorithm

Computers, Materials & Continua 2024年第8期80卷 2979-3000页

作者： Wei Liu Tengteng Ren School of Information Science and Engineering Shenyang Ligong UniversityShenyang110158China

Feature Selection(FS)is a key pre-processing step in pattern recognition and data mining tasks,which can effectively avoid the impact of irrelevant and redundant features on the performance of classification *** recent years,meta-heuristic algorithms have been widely used in FS problems,so a Hybrid Binary Chaotic Salp Swarm Dung Beetle Optimization(hbcssdbo)algorithm is proposed in this paper to improve the effect of *** this hybrid algorithm,the original continuous optimization algorithm is converted into binary form by the S-type transfer function and applied to the FS *** combining the K nearest neighbor(KNN)classifier,the comparative experiments for FS are carried out between the proposed method and four advanced meta-heuristic algorithms on 16 UCI(University of California,Irvine)*** evaluation metrics such as average adaptation,average prediction accuracy,and average running time are chosen to judge and compare the *** selected dataset is also discussed by categorizing it into three dimensions:high,medium,and low *** results show that the hbcssdbo feature selection method has the ability to obtain a good subset of features while maintaining high classification accuracy,shows better optimization *** addition,the results of statistical tests confirm the significant validity of the method.

关键词： Feature selection dung beetle optimization KNN transfer function hbcssdbo

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