A niching archive-assisted evolutionary algorithm for multimodal feature selection in high-dimensional data classification

doi:10.1016/j.knosys.2026.115870

A niching archive-assisted evolutionary algorithm for multimodal feature selection in high-dimensional data classification

2026-03-27

0

PRE

AI

杨圣祥 (Shengxiang Yang)

DOI：10.1016/j.knosys.2026.115870

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

• 引入了一种独特的生态位划分方法，利用特征权重和粒子选择来增强聚类效果。 • 开发了一种动态粒子更新机制，整合生态位概念，提升PSO的适应性。 • 提出了一种新的外部存档策略，用于高效的特征选择，减少冗余并改善分类性能。 • 在21个数据集上对NAPSO进行了广泛评估，证明了其相对于24种基准方法的优越性。

Keyword:

niche partitioning

particle swarm optimization

feature selection

high-dimensional data

multimodal optimization

A niching archive-assisted evolutionary algorithm for multimodal feature selection in high-dimensional data classification

摘要

期刊

机构

引用论文