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Multi-objective genetic algorithm for multi-view feature selection
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OA
AI
DOI：10.1016/j.asoc.2024.112332.png)
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摘要
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多视图数据集提供各种形式的数据，可以通过提供补充信息来增强预测模型。然而，多视图数据的使用导致高维数据的增加，这对可能导致泛化性差的预测模型提出了重大挑战。因此，从多视图数据集中选择相关特征是重要的，因为它不仅解决了较差的泛化，而且增强了模型的可解释性。尽管传统的特征选择方法取得了成功，但它们在跨模态利用内在信息方面存在局限性，缺乏通用性，并且针对特定的分类任务进行了定制。我们提出了一种新颖的遗传算法策略，以克服传统的多视图数据特征选择方法的这些局限性。我们提出的方法称为多视图多目标特征选择遗传算法 (mmfs-ga)，它在统一的框架下同时选择视图内和视图之间的最佳特征子集。Mmfs-ga框架展示了在二进制和多类分类任务中对多视图数据集进行特征选择的卓越性能和可解释性。我们对九个基准数据集 (包括合成数据和真实数据) 的评估结果表明，与最佳基准方法相比，我们有所改进。这项工作为多视图特征选择提供了一个有前途的解决方案，并为多视图数据集的进一步研究开辟了新的可能性。
Keyword:
Parallel algorithm
Feature selection
NSGA-II
Multimodal
Multi-objective
Optimization
AI总结
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期刊
IF:
6.6
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1.4W
被引数:
4.8W
机构
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