作者：胡滢微粒群优化特征选择多重插补k均值聚类
摘要：针对数据缺失这一普遍情况,提出一种改进的微粒群优化特征选择方法.首先,采用多重插补方法对缺失的数据进行插补,得到完整数据集;然后,采用k折交叉验证法计算分类器的精度,并在算法运行后期,对微粒群进行K均值聚类,从中选择微粒的全局最优点;最后,通过UCI中4个典型测试问题,仿真验证了所提算法的有效性.
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