下面列出特征选择算法中，不属于启发式搜索的有（）

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ht1024

启发式搜索有序列向前选择，序列向后选择，双向搜索，增L去R选择算法，序列浮动选择，决策树。而分支限界搜索属于完全搜索

发表于 2019-08-26 20:24:55 回复(0)

牛客370133649号

下面对常见的搜索算法进行简单介绍。

完全搜索(Complete)
- 广度优先搜索( Breadth First Search ) 广度优先遍历特征子空间。枚举所有组合，穷举搜索，实用性不高。
- 分支限界搜索( Branch and Bound ) 穷举基础上加入分支限界。例如：剪掉某些不可能搜索出比当前最优解更优的分支。其他，如定向搜索 (Beam Search )，最优优先搜索 ( Best First Search )等

启发式搜索(Heuristic)
- 序列前向选择( SFS ， Sequential Forward Selection ) 从空集开始，每次加入一个选最优。
- 序列后向选择( SBS ， Sequential Backward Selection ) 从全集开始，每次减少一个选最优。
- 增L去R选择算法 ( LRS ， Plus-L Minus-R Selection ) 从空集开始，每次加入L个，减去R个，选最优（L>R)或者从全集开始，每次减去R个，增加L个，选最优(L<R)。

其他如双向搜索( BDS ， Bidirectional Search )，序列浮动选择( Sequential Floating Selection )等

随机搜索(Random)
- 随机产生序列选择算法(RGSS， Random Generation plus Sequential Selection) 随机产生一个特征子集，然后在该子集上执行SFS与SBS算法。
- 模拟退火算法( SA， Simulated Annealing ) 以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，而且这个概率随着时间推移逐渐降低
- 遗传算法( GA， Genetic Algorithms ) 通过交叉、突变等操作繁殖出下一代特征子集，并且评分越高的特征子集被选中参加繁殖的概率越高。

随机算法共同缺点:依赖随机因素，有实验结果难重现。

发表于 2022-09-29 09:59:58 回复(0)

lucas111111111

1、完全搜索：广度优先算法分支限界算法定向搜索算法最优优先算法2、启发式搜索：序列前向选择序列厚向选择双向搜索（类似于向前法向后法向前向后法）、增L去R、序列浮动算法、决策树算法3、随机算法：随机产生序列选择算法模拟退火算法遗传算法

发表于 2020-09-17 16:51:54 回复(0)

溪度

参考:

发表于 2020-10-04 20:34:38 回复(0)

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