[发明专利]一种基于粗糙集和群智能的特征选择方法在审
| 申请号： | 201810589510.5 | 申请日： | 2018-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN108875895A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 胡玉荣;余晨阳;余建国;胡斌;李祥琴;李冉;田雯;陆焱 | 申请（专利权）人： | 荆楚理工学院 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N99/00;G06F17/30 |
| 代理公司： | 武汉智元知识产权代理事务所(普通合伙) 42234 | 代理人： | 张炳楠;谢蓉 |
| 地址： | 448000 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于数据处理与分析技术领域，特别是商业数据的处理与分析技术领域，具体地指一种基于粗糙集和群智能的特征选择方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：设置方法的参数；步骤2：利用粗糙集和互信息知识，计算出特征核；以及任选以下步骤中的一步或多步：步骤3：初始化种群；步骤4：计算可行解的适应值、个体极值Pbest和全局极值Gbest；步骤5：进行迭代；步骤6：输出最优特征子集REDU。本方法计算简单、收敛速度快(不需要求出所有特征子集)，不仅可以处理大数据集，而且能够得到最优特征子集(不会陷入局部最优)，最终实现去除噪声、得到最优特征子集的特征选择目标。使用本发明提供的银行个人信用评分指标筛选方法，可以快速、准确地得到简化的个人信用评分指标体系。 | ||
| 搜索关键词： | 最优特征子集 特征选择 粗糙集 个人信用 评分指标 数据处理与分析 商业数据 特征子集 智能 初始化 大数据 互信息 可行解 迭代 去除 噪声 收敛 种群 筛选 输出 全局 银行 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于粗糙集和群智能的特征选择方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：设置方法的参数；步骤2：利用粗糙集和互信息知识，计算出特征核；以及任选以下步骤中的一步或多步：步骤3：初始化种群；步骤4：计算可行解的适应值、个体极值Pbest和全局极值Gbest；步骤5：进行迭代；步骤6：输出最优特征子集REDU。
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