《表5 IGOA-FS与其他算法的性能对比》
为了比较本文提出的IGOA-FS方法与其他基于群智能优化的特征选择方法的性能优劣,将其与Mafarja and Mirjalili[14]提出的基于鲸鱼优化的特征选择方法、Emary et al[15]提出的基于蚁狮优化的特征选择方法以及Sayed et al[16]提出的基于混沌乌鸦搜索的特征选择方法相对比,分类准确率对比结果如表5所示(表中黑体字为对比算法得到的最优值,“—”表示参考文献未给出相应数据),算法的平均特征选择率如图5所示.
图表编号 | XD00135549700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.30 |
作者 | 刘亮、何庆 |
绘制单位 | 贵州大学大数据与信息工程学院、贵州省公共大数据重点实验室贵州大学、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州省公共大数据重点实验室贵州大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |