الهام کرم کیانی - دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اردبیل- ارائه دهنده
مهدی صادق زاده - استادیار، دانشگاه آزاد اسلامی واحد ماهشهر

تعداد ویژگی های زیاد یکی از خصیصه های مسئله های سال های اخیر است که باعث کندشدن سیستم های دسته بندی، پایین آمدن کارایی و بالا رفتن هزینه ساخت چنین سیستم هایی می گردد. مسئله ی انتخاب ویزگی در سال های اخیر در حوزه ی داده کاوی در هنگام مواجه شدن با مجموعه داده های با تعداد زیاد متغیر با ویژگی به صورت گسترده مورد مطالعه قرار گرفته است. در این رساله هدف اصلی ارائه کاربردی جدید و بهینه در راستای استفاده از الگوریتم های فرامکاشفه ای در مسئله انتخاب ویژگی در مجموعه داده هایی است که با تعداد زیاد ویژگی های بی استفاده بتواند به کاهش این ویزگی ها و در نتیجه کاهش زمان مورد نیاز برای اعمال الگوریتم های گوناگون بر روی آنها برسد. در این تحقیق از یک الگوریتم فرامکاشفه ای به نام الگوریتم بهینه سازی واکنش های شیمیایی که یکی از جدید ترین و قویترین روش های بهینه سازی تکاملی معرفی شده در سال 2010 است، استفاده شده است. در پایان روش پیشنهادی با مجموعه داده های استاندارد موجود UCI تحلیل شده و نتایج در اکثر موارد بیانگر کارایی بالای آن بر اساس دو معیار دقت دسته بندی و انتخاب زیرمجموعه ای کوچک از ویژگی ها به عنوان ویژگی های برجسته به صورت همزمان است.

داده کاوی، انتخاب ویزگی، واکنش های شیمیایی