Resumen

El proceso de selección de características constituye un problema habitual de optimización combinatoria global. El proceso reduce el número de características mediante la eliminación de datos irrelevantes y redundantes. Este artículo propone un nuevo algoritmo genético clonal inmune basado en el algoritmo clonal inmune diseñado para resolver el problema de selección de características. El algoritmo propuesto tiene más capacidades de exploración y explotación debido a la teoría de selección clonal, y cada anticuerpo en el espacio de búsqueda especifica un subconjunto de las posibles características. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto simplifica eficazmente el proceso de selección de características y obtiene una mayor precisión de clasificación que otros algoritmos de selección de características.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:proceso de selección de características, nuevo algoritmo genético clonal inmune, otros algoritmos de selección de características, teoría de selección clonal, problema de selección de características, optimización combinatoria global, mayor precisión de clasificación, algoritmo clonal inmune, algoritmo, resultados experimentales
• Keywords:feature selection process, novel immune clonal genetic algorithm, other feature selection algorithms, clonal selection theory, feature selection problem, global combinatorial optimization, higher classification accuracy, immune clonal algorithm, algorithm, experimental results