精编制作基于遗传算法的特征选择PPT课件
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1、基于遗传算法的特征选择 WhatWhyHow 回答什么是遗传算法 什么是特征选择 遗传算法是模拟进化论 搜索优化问题最优解的一种算法 它采用群体搜索策略 一代一代逐步进化 直到收敛到问题的最优解 群体是个体的集合 个体模拟一个问题的一个解 关键问题 个体如何表示 方法 问题编码如何产生下一代 方法 遗传操作如何评价种群的质量 方法 适应度函数 What 什么是特征选择 就是从一个特征集合中选择一个最优子集 遗传算法流程图 How 1 问题编码对于特征选择问题 问题编码很简单 采用0 1编码即可 任何一个n元0 1串 都表示问题的一个解 2 如何产生下一代通过选择 交叉 变异三种遗传操作产生下一代 前两种操作每一次都要用的 而第三种则不一定 但没有规则 选择是用来选择交叉的父本 交叉 模拟有性繁殖 产生新的个体 变异是某一位的变异 3 如何评价种群的质量适应度函数设计 对于特征选择问题可采用如下的类别可分离性准则 设计适应度函数 适应度函数为 需要注意的是这种适应度函数 只适用于连续值数据库的情况 下面如何计算 Iris数据库 选择的特征子集应使类内散度尽可能小 而使类间散度尽可能大 设
2、xk i 和xl j 分别为 i类和 j类中的D维特征向量 xk i xk j 为这两个向量间的距离 则类间平均距离为 其中 Pi和Pj为先验概率 通常采用欧氏距离 JD称为各类之间的平均平方距离 定义类均值向量为和总均值向量分别为 和 定义类间散度矩阵Sb的估计为 定义类内散度矩阵Sw的估计为 其中 i为类协方差矩阵 其他需要说明的问题还有 Q1初始种群的产生主要涉及到 1 群体的规模N 2 初始化种群 种群的规模N越大 种群的多样性越好 GA陷入局部极小的可能性越小 但N太大 计算量会很大 收敛速度也会降低 N太小 GA搜索的空间被限制在一个较小的范围内 可能导致早熟 应根据问题的维数和难度来设定N 一般地 维数和难度越高 N应越大 建议N一般取为几十到几百之间 初始化种群一般用随机化方法产生 a 选择 Selection 算子依据每个染色体的适应值大小 适应值越大 被选中的概率就越大 其子孙在下一代产生的个数就越多 选择操作是建立在群体中个体的适应值评估基础上的 目前常用的选择算子有赌轮选择方法 保留最佳个体选择法 期望值选择方法等 a 1 赌轮方法 准备步 S1 按如下公式计算
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