CN113792794A - 一种基于膜算法的特征选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于膜算法的特征选择方法，包括以下工作步骤：101获取数据集：从UCI数据库中获取musk数据集；102数据划分：对musk数据集进行归一化，随机将musk数据集划分为训练集和数据集；103确定膜结构：膜结构采用细胞型P系统结构；104建立支持向量机分类模型；105建立膜内种群进化规则：膜内的种群按照遗传算法进行更新；106建立膜间交流规则：根据膜的功能要求设计膜间交流规则；107输出特征子集。本发明用细胞型P系统作为膜算法的结构，使用遗传算法作为膜内种群的更新方法，使用支持向量机分类模型计算种群的适应度值，设定膜之间的交流规则后对数据集进行特征选择，具有速度快，准确率高，具有实际的应用价值。

Description

一种基于膜算法的特征选择方法
技术领域
本发明涉及数据挖掘领域，具体是一种基于膜算法的特征选择方法。
背景技术
近些年来，计算机和数据库技术的快速发展使得数据集的维度快速增长，随着高维度数据集在数据集中的应用增加，数据的维度灾难问题逐渐严重。例如在医学应用中，高维的数据集会是分类参数增加，从而降低分类的准确率。高维的数据集在进行计算时所需要的时间较长，在一些特殊的场合不能满足性能要求。对高维数据进行降维已经成为数据挖掘中重要的一个部分。
原始数据中存在大量不相关和冗余的特征，降维就是消除这些不重要特征的方法之一。降维方法可以大概分为特征选择和特征提取两大类。特征提取就是将原始特征空间映射到一个较小的特征空间。在特征提取技术中，通过组合原有的特征，得到数量少但包含较多或者全部信息的特征，所得到的特征不具有实际的物理意义。在特征选择中，通过消除没有或者极少含有预测信息的特征以及强相关的冗余特征后得到可用的特征子集。
膜算法是将膜计算和群优化算法进行交叉研究的一个方向，是将膜系统结构、进化规则和进化计算相融合的混合优化算法。特征子集的选择是一个NP问题，使用膜算法进行特征选择具有重要的研究价值。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于膜算法的特征选择方法；该方法可以对数据集进行降维，有效解决特征子集的选择问题。
本发明实现发明目的采用如下技术方案：
一种基于膜算法的特征选择方法，包括以下工作步骤：
101获取数据集：从UCI数据库中获取musk数据集，musk数据集共有476个数据，每个数据具有168个特征，数据分为两个类别；
102数据划分：对musk数据集进行归一化，随机将musk数据集划分为训练集和数据集；
103确定膜结构：膜计算具有并行计算的能力，采用细胞型P系统的膜结构；
104建立支持向量机分类模型：在本发明中使用支持向量机分类模型计算种群的适应度值；
105建立膜内种群进化规则：在本发明中膜内的种群按照遗传算法进行更新；
106建立膜间交流规则：在本发明中根据膜之间的功能设计膜间的交流规则；
107输出特征子集。
作为优选，本发明提供的一种基于膜算法的特征选择方法，工作步骤103中所设计的细胞型P系统中的生物膜包括1个主膜和4个辅助膜，将染色体种群放入辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4内，种群在膜内进行适应度值计算和更新，主膜5负责将辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4传过来的最大适应度值进行大小排序后，选出最大的适应度值及其对应的种群同时传回辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4中进行计算和更新，辅助膜1主要负责回收主膜5不要的适应度值和染色体种群。
作为优选，本发明提供的一种基于膜算法的特征选择方法，工作步骤104中建立支持向量机分类模型来计算染色体种群的适应度值，具体步骤如下：
401建立支持向量机模型：支持向量机模型中使用的核函数为高斯核函数，高斯核函数的参数为默认值，惩罚因子C设置为1；
402训练支持向量机模型：将训练集与其对应的标签传输给支持向量机模型，对模型进行训练；
403模型测试：使用训练好的支持向量机模型对测试集进行预测，得到预测标签；
404使用评价指标计算准确率：将预测的标签与测试集的真实标签进行对比计算，所得的准确率就是染色体种群的适应度值，准确率计算公式如下所示：
Figure BDA0003264549400000021
作为优选，本发明提供的一种基于膜算法的特征选择方法，工作步骤105中，在辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4内的染色体种群同时根据遗传算法进行种群的更新和适应度值计算，以辅助膜2为例，染色体种群更新步骤如下：
501辅助膜2种群初始化：染色体种群的总数设置为20，染色体由0和1组成的二进制串表示，染色体的长度为168，等于数据特征的个数，“0”表示对应的特征没有被选中，“1”表示对应的特征被选中；
502计算种群适应度值：辅助膜2内有20个染色体，不同的染色体由不同的二进制串组成，根据二进制串中“1”的位置将数据集中被选中的特征提取出来得到20个特征子集，使用支持向量机分类模型计算出20个特征子集的适应度值，并对适应度值进行排序得到辅助膜2内的最大适应度值；
503使用轮盘赌选择染色体：根据特征子集的适应度值并使用轮盘赌算法从20个染色体中先选出10个染色体，然后再从20个染色体种群中随机选择10个染色体，将选出来的20个染色体作为新的染色体种群；
504交差：将503步骤生成的20个染色体按照单点交叉的方法进行交叉运算后得到新的染色体种群；
505变异：将504步骤生成的染色体种群按照0.05的概率进行染色体基本位变异运算，从而得到最终更新后的染色体种群。
作为优选，本发明提供的一种基于膜算法的特征选择方法，工作步骤106中，本发明需要比较适应度值，所以辅助膜1、辅助膜2、辅助膜3、辅助膜4和主膜5之间需要进行交流，辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4将各自的最大适应度值
Figure BDA0003264549400000031
最大适应度值对应的染色体
Figure BDA0003264549400000032
和更新后的染色体种群
Figure BDA0003264549400000033
传给主膜5，主膜5将各自最大适应度值进行从大到小排序后得到适应度值
Figure BDA0003264549400000034
将最大适应度值
Figure BDA0003264549400000035
和对应的染色体种群
Figure BDA0003264549400000036
传输给辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4，辅助膜1仅仅回收主膜5不要的染色体
Figure BDA0003264549400000037
和适应度值
Figure BDA0003264549400000038
具体的交流规则如下：
601：主膜5与辅助膜1的交流规则：
Figure BDA0003264549400000039
Figure BDA00032645494000000310
602：主膜5与辅助膜2的交流规则：
Figure BDA0003264549400000041
Figure BDA0003264549400000042
Figure BDA0003264549400000043
Figure BDA0003264549400000044
603：主膜5与辅助膜3的交流规则：
Figure BDA0003264549400000045
Figure BDA0003264549400000046
Figure BDA0003264549400000047
Figure BDA0003264549400000048
604：主膜5和辅助膜4的交流规则：
Figure BDA0003264549400000049
Figure BDA00032645494000000410
Figure BDA00032645494000000411
Figure BDA00032645494000000412
有益效果：
本发明与现有技术相比，其有益效果体现在：采用膜算法进行特征提取可以有效解决特征子集选取的NP问题，可以有效的提取特征子集，为降维提供一种新的方法。
附图说明
图1是本发明的结构框图；
图2是本发明细胞膜结构和交流规则示意图；
图3是本发明使用支持向量机计算种群适应度值的流程图；
图4是本发明的整体算法流程图。
具体实施方式
本发明提出一种基于膜算法的特征选择方法，首先，从UCI数据库中获取musk数据集，然后建立基于膜算法的特征选择模型，最后使用建立好的模型对数据集进行实验，根据实验结果验证所提出模型的性能。具体的过程如下图1所示：
101获取数据集：从UCI数据库中获取musk数据集，musk数据集共有476个数据，每个数据具有168个特征，数据分为两个类别。
102数据划分：对musk数据集进行归一化，随机将musk数据集划分为训练集和数据集，其中训练集为357个，测试集为119个。
103确定膜结构：如图2所示，采用细胞型P系统的膜结构。所设计的细胞型P系统中的生物膜包括1个主膜和4个辅助膜，将染色体种群放入辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4内，种群在膜内进行适应度值计算和更新，主膜5负责将辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4传过来的最优适应度值进行大小比较，再将最优适应度值及其对应的种群传回辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4中进行计算和更新，辅助膜1主要负责回收主膜5不要的适应度值和染色体种群。
104建立支持向量机分类模型：在本发明中使用支持向量机分类模型计算辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4内染色体种群的适应度值。建立的支持向量机模型如图3所示：
401建立支持向量机模型：支持向量机模型中使用的核函数为高斯核函数，高斯核函数的参数为默认值，惩罚因子C设置为1；
402训练支持向量机模型：将训练集357个数据与其对应的标签传输给支持向量机模型，对模型进行训练；
403模型测试：使用训练好的支持向量机模型对测试集进行预测，得到预测标签；
404使用评价指标计算准确率：将预测的标签与测试集的真实标签进行对比计算，所得的准确率就是染色体种群的适应度值，准确率计算公式如下所示：
Figure BDA0003264549400000051
105建立膜内种群进化规则：在本发明中使用遗传算法对辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4内染色体种群进行更新。图4是本发明的整体算法流程图，辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4的染色体种群的更新方式相同，以辅助膜2为例：
501辅助膜2种群初始化：染色体种群的总数设置为20，染色体由0和1组成的二进制串表示，染色体的长度为168，等于数据特征的个数，“0”表示对应的特征没有被选中，“1”表示对应的特征被选中；
502计算种群适应度值：辅助膜2内有20个染色体，不同的染色体由不同的二进制串组成，根据二进制串中“1”的位置将数据集中被选中的特征提取出来得到20个特征子集，使用支持向量机分类模型计算出20个特征子集的适应度值，并对适应度值进行排序得到辅助膜2内的最大适应度值
Figure BDA0003264549400000061
503使用轮盘赌选择染色体：根据特征子集的适应度值并使用轮盘赌算法从20个染色体中先选出10个染色体，然后再从20个染色体种群中随机选择10个染色体，将选出来的20个染色体作为新的染色体种群；
504交差：将503步骤生成的20个染色体按照单点交叉的方法进行交叉运算后得到新的染色体种群；
505变异：将504步骤生成的染色体种群按照0.05的概率进行染色体基本位变异运算，从而得到最终更新的染色体种群
Figure BDA0003264549400000062
106建立膜间交流规则：如图4所示本发明需要在主膜5中将辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4中各自的最大适应度值
Figure BDA0003264549400000063
从大到小进行排序，排序后得到
Figure BDA0003264549400000064
再找到最大适应度值
Figure BDA0003264549400000065
所在辅助膜更新后的染色体种群
Figure BDA0003264549400000066
并且将最大适应度值
Figure BDA0003264549400000067
与设定的适应度值0.85进行比较，大于等于0.85时将最大适应度
Figure BDA0003264549400000068
和最大适应度值对应的染色体种群
Figure BDA0003264549400000069
作为模型的结果输出，小于0.85时将最大适应度
Figure BDA00032645494000000610
和最大适应度值所在辅助膜更新后的染色体种群
Figure BDA00032645494000000611
同时传给辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4进行循环更新，直至达到适应度值的要求。具体的交流规则如图2所示：
601主膜5与辅助膜1的交流规则：辅助膜1主要回收主膜5种不要的染色体种群
Figure BDA00032645494000000612
和适应度值
Figure BDA00032645494000000613
交流规则如下：
Figure BDA00032645494000000614
Figure BDA00032645494000000615
602主膜5与辅助膜2的交流规则：首先辅助膜2将自己的最优适应度值
Figure BDA0003264549400000071
最优适应度值所对应的染色体
Figure BDA0003264549400000072
和膜内更新后的染色体种群
Figure BDA0003264549400000073
传给主膜5，在主膜5种进行比较计算后，如果算法没结束就需要将最大适应度
Figure BDA0003264549400000074
和最大适应度值所在辅助膜更新后的染色体种群
Figure BDA0003264549400000075
同时传给辅助膜2。交流规则如下：
Figure BDA0003264549400000076
Figure BDA0003264549400000077
Figure BDA0003264549400000078
Figure BDA0003264549400000079
603主膜5与辅助膜3的交流规则：首先辅助膜3将自己的最优适应度值
Figure BDA00032645494000000710
最优适应度值所对应的染色体
Figure BDA00032645494000000711
和膜内更新后的染色体种群
Figure BDA00032645494000000712
传给主膜5，在主膜5种进行比较计算后，如果算法没结束就需要将最大适应度
Figure BDA00032645494000000713
和最大适应度值所在辅助膜更新后的染色体种群
Figure BDA00032645494000000714
同时传给辅助膜3。交流规则如下：
Figure BDA00032645494000000715
Figure BDA00032645494000000716
Figure BDA00032645494000000717
Figure BDA00032645494000000718
604主膜5和辅助膜4的交流规则：首先辅助膜4将自己的最优适应度值
Figure BDA00032645494000000719
最优适应度值所对应的染色体
Figure BDA00032645494000000720
和膜内更新后的染色体种群
Figure BDA00032645494000000721
传给主膜5，在主膜5种进行比较计算后，如果算法没结束就需要将最大适应度
Figure BDA00032645494000000722
和最大适应度值所在辅助膜更新后的染色体种群
Figure BDA00032645494000000723
同时传给辅助膜4。交流规则如下：
Figure BDA0003264549400000081
Figure BDA0003264549400000082
Figure BDA0003264549400000083
Figure BDA0003264549400000084
107输出特征子集，当主膜5内最大适应度值大于0.85时结束算法，将将最大适应度
Figure BDA0003264549400000085
和最大适应度值对应的染色体种群
Figure BDA0003264549400000086
作为模型的输出结果。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种基于膜算法的特征选择方法，其特征在于：包括以下工作步骤：
101获取数据集：从UCI数据库中获取musk数据集，musk数据集共有476个数据，每个数据具有168个特征，数据分为两个类别；
102数据划分：对musk数据集进行归一化，随机将musk数据集划分为训练集和数据集；
103确定膜结构：膜计算具有并行计算的能力，采用细胞型P系统的膜结构；
104建立支持向量机分类模型：在本发明中使用支持向量机分类模型计算种群的适应度值；
105建立膜内种群进化规则：在本发明中膜内的种群按照遗传算法进行更新；
106建立膜间交流规则：在本发明中根据膜之间的功能设计膜间的交流规则；
107输出特征子集。
2.根据权利要求1所述的一种基于膜算法的特征选择方法，其特征在于：工作步骤103中所设计的细胞型P系统中的生物膜包括1个主膜和4个辅助膜，将染色体种群放入辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4内，种群在膜内进行适应度值计算和更新，主膜5负责将辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4传过来的最大适应度值进行大小排序后，选出最大的适应度值及其对应的种群同时传回辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4中进行计算和更新，辅助膜1主要负责回收主膜5不要的适应度值和染色体种群。
3.根据权利要求1所述的一种基于膜算法的特征选择方法，其特征在于：工作步骤104中建立支持向量机分类模型来计算染色体种群的适应度值，具体步骤如下：
401建立支持向量机模型：支持向量机模型中使用的核函数为高斯核函数，高斯核函数的参数为默认值，惩罚因子C设置为1；
402训练支持向量机模型：将训练集与其对应的标签传输给支持向量机模型，对模型进行训练；
403模型测试：使用训练好的支持向量机模型对测试集进行预测，得到预测标签；
404使用评价指标计算准确率：将预测的标签与测试集的真实标签进行对比计算，所得的准确率就是染色体种群的适应度值，准确率计算公式如下所示：
Figure FDA0003264549390000021
4.根据权利要求1所述的一种基于膜算法的特征选择方法，其特征在于：工作步骤105中，在辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4内的染色体种群同时根据遗传算法进行种群的更新和适应度值计算，以辅助膜2为例，染色体种群更新步骤如下：
501辅助膜2种群初始化：染色体种群的总数设置为20，染色体由0和1组成的二进制串表示，染色体的长度为168，等于数据特征的个数，“0”表示对应的特征没有被选中，“1”表示对应的特征被选中；
502计算种群适应度值：辅助膜2内有20个染色体，不同的染色体由不同的二进制串组成，根据二进制串中“1”的位置将数据集中被选中的特征提取出来得到20个特征子集，使用支持向量机分类模型计算出20个特征子集的适应度值，并对适应度值进行排序得到辅助膜2内的最大适应度值；
503使用轮盘赌选择染色体：根据特征子集的适应度值并使用轮盘赌算法从20个染色体中先选出10个染色体，然后再从20个染色体种群中随机选择10个染色体，将选出来的20个染色体作为新的染色体种群；
504交差：将503步骤生成的20个染色体按照单点交叉的方法进行交叉运算后得到新的染色体种群；
505变异：将504步骤生成的染色体种群按照0.05的概率进行染色体基本位变异运算，从而得到最终更新后的染色体种群。
5.根据权利要求1所述的一种基于膜算法的特征选择方法，其特征在于：工作步骤106中，本发明需要比较适应度值，所以辅助膜1、辅助膜2、辅助膜3、辅助膜4和主膜5之间需要进行交流，辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4将各自的最大适应度值
Figure FDA0003264549390000022
最大适应度值对应的染色体
Figure FDA0003264549390000023
和更新后的染色体种群
Figure FDA0003264549390000027
Figure FDA0003264549390000026
传给主膜5，主膜5将各自最大适应度值进行从大到小排序后得到适应度值
Figure FDA0003264549390000024
将最大适应度值
Figure FDA0003264549390000025
和对应的染色体种群
Figure FDA0003264549390000031
传输给辅助膜2、辅助膜3和辅助膜4，辅助膜1仅仅回收主膜5不要的染色体
Figure FDA0003264549390000032
和适应度值
Figure FDA0003264549390000033
具体的交流规则如下：
601主膜5与辅助膜1的交流规则：
Figure FDA0003264549390000034
Figure FDA0003264549390000035
602主膜5与辅助膜2的交流规则：
Figure FDA0003264549390000036
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603主膜5与辅助膜3的交流规则：
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604主膜5和辅助膜4的交流规则：
Figure FDA00032645493900000314
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Figure FDA00032645493900000316
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