انتخاب ویژگی چندبرچسبه با استفاده از راهکار ترکیبی مبتنی بر الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات

طبقه‌بندی چندبرچسبی یکی از مسایل مهم در یادگیری ماشین است که کارایی الگوریتم‌های این طبقه‌بندی با افزایش ابعاد مساله به شدت کاهش می‌یابد. انتخاب ویژگی، یکی از راهکارهای اصلی برای کاهش ابعاد در مسایل چندبرچسبی است. انتخاب ویژگی چندبرچسبی یک راهکار NP Hard است و تا کنون تعدادی راهکار مبتنی بر هوش جمعی و الگوریتم‌های تکاملی برای آن ارایه شده است. افزایش ابعاد مساله منجر به افزایش فضای جستجو و به تبع، کاهش کارایی و همچنین کاهش سرعت همگرایی این الگوریتم‌ها می‌شود. در این مقاله یک راهکار هوش جمعی ترکیبی مبتنی الگوریتم دودویی بهینه‌سازی ازدحام ذرات و استراتژی جستجوی محلی برای انتخاب ویژگی چندبرچسبی ارایه شده است. برای افزایش سرعت همگرایی، در استراتژی جستجوی محلی، ویژگی‌ها بر اساس میزان افزونه‌بودن و میزان ارتباط با خروجی مساله به دو دسته تقسیم‌بندی می‌شوند. دسته اول را ویژگی‌هایی تشکیل می‌دهند که شباهت زیادی به کلاس مساله و شباهت کمتری به سایر ویژگی‌ها دارند و دسته دوم هم ویژگی‌های افزونه و کمتر مرتبط است. بر این اساس، یک اپراتور محلی به الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات اضافه شده که منجر به کاهش ویژگی‌های غیر مرتبط و افزونه هر جواب می‌شود. اعمال این اپراتور منجر به افزایش سرعت همگرایی الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با سایر الگوریتم‌های ارایه‌شده در این زمینه می‌شود. عملکرد روش پیشنهادی با شناخته‌شده‌ترین روش‌های انتخاب ویژگی، بر روی مجموعه داده‌های مختلف مقایسه گردیده است. نتایج آزمایش‌ها نشان دادند که روش پیشنهادی از نظر دقت، دارای عملکردی مناسب است.