基于粗糙集和蚁群优化算法的特征选择方法* (2010年)

特征选择在许多领域特具有重要的作用. 本文将粗糙集方法和蚁群优化算法相结合，提出一种基于粗糙集蚁群优化方法的特征选择的算法. 该算法以属性依赖度和属性重要度作为启发因子应用于转移规则中，用粗糙集方法的分类质量和特征子集的长度构建信息素更新策略. 通过对数据集的测试，结果表明所提出的方法是可行的.