使用遗传算法的特征选择

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我已经拍摄了总共140幅图像的数据集，其中100幅（50幅正常和50幅异常）图像用于训练分类器，40幅（20幅正常和20幅异常）图像用于测试目的。我已经使用基于强度的（小波变换，对称性），基于形状（面积，周长圆形度）和基于纹理（能量，熵，对比度，相关，逆差矩）作为特征组。现在我想用遗传算法来减少这个特征集。使用遗传算法的特征选择

在研究论文中，适应度函数的形式为（0.05 * number）+准确度+灵敏度+特异性其中number是一个等于未选择特征数量的系数。如何在应用分类器之前知道准确性，灵敏度和特异性？

来源

2014-11-25 Purti Choudhary

请重新讨论这个问题，因为我已经变得更加具体的问题我 – 2014-11-26 19:29:51

首先，你分配一个号码的所有功能，比如：

1. Energy 
2. Entropy 
3. Contrast 
4. Circularity 
5. Wavelet coefficients 
6. Symmetry 
7. Correlation 
8. Inverse difference moment

的功能子集可以表示为二进制字符串“F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8”，其中Fi是一个0或1 ，表示从子集中包含（1）或排除（0）对应的功能。

例如，00000101将意味着：

Energy: 0 (don't include) 
Entropy: 0 (don't include) 
Contrast: 0 (don't include) 
Circularity: 0 (don't include) 
Wavelet coefficients: 0 (don't include) 
Symmetry: 1 (include) 
Correlation: 0 (don't include) 
Inverse difference moment: 1 (include)

来源

2014-11-25 09:52:16 jgroenen

了你的观点..但这样我有多少字符串考虑..我做必须检查所有字符串的适应度函数值？ – 2014-11-25 10:00:12

不，这就是遗传算法的起点。你初始化一个随机串的总体（比如说10个人），然后迭代进化：重组和变异，选择。直到你得到足够好的东西（停止/停止标准）。 – jgroenen 2014-11-25 13:59:56

好吧..但在最后也停止标准符合，我将有一个人口规模为10 ..所以哪个字符串将被选为最终功能集之一？如何选择适应度函数？ – 2014-11-25 14:15:27

使用遗传算法的特征选择

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