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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multi-population Genetic Algorithm for Feature Selection

verfasst von : Huming Zhu, Licheng Jiao, Jin Pan

Erschienen in: Advances in Natural Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper describes the application of a multi-population genetic algorithm to the selection of feature subsets for classification problems. The multi-population genetic algorithm based on the independent evolution of different subpopulations is to prevent premature convergence of each subpopulation by migration. Experimental results with UCI standard data sets show that multi-population genetic algorithm outperforms simple genetic algorithm.

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Metadaten
Titel
Multi-population Genetic Algorithm for Feature Selection
verfasst von
Huming Zhu
Licheng Jiao
Jin Pan
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Natural Computation

Print ISBN: 978-3-540-45907-1

Electronic ISBN: 978-3-540-45909-5

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11881223_59