![请绘制一个垂直的、分阶段的特征选择算法流程图,风格类似于学术论文插图(浅色调,清晰线条)。该过程分为三个阶段,用水平线分隔:
阶段 1(快速筛选):
1. 输入:原始特征 X,目标变量 Y
2. 计算互信息 I(X_j; Y) (k近邻方法)
3. 按互信息降序排序 → F_sorted
4. 选择策略(并行分支):
- 阈值策略:I ≥ τ
- 数量策略:取前 k = β×d 个特征
5. 输出:S1, X1
阶段 2(mRMR + 马尔可夫毯):
1. 从 S1 开始,选择互信息最大的特征加入 S
2. mRMR 迭代:
- 计算候选特征的边际 mRMR 分数
- 选择最高分并将其添加到 S
3. 马尔可夫毯筛选:
- 对于 S 中的每个特征 X_i:
- 找到满足 I(X_i; X_j) > τ_mb 且 I(X_j; Y) ≥ I(X_i; Y) 的 X_j
- 如果找到,则移除 X_i
4. 输出:S2
阶段 3(PCBWOFS 优化):
1. 编码:二进制 b=[b_1,...,b_m]
2. 初始化(混合策略)
3. 适应度评估:适应度 = Acc - α·|b|/m
4. 繁殖和交叉:
- 选择 → OR门交叉 → 上下文感知交叉
5. 同类相食策略:淘汰低适应度后代
6. 变异:位翻转 + 特征交换
7. 迭代更新种群,保留精英
8. 输出:最优特征子集
流程图元素要求:
- 使用矩形框表示步骤,使用菱形框表示判断/分支
- 箭头指示流程方向
- 使用“阶段 1/2/3”标题标记三个阶段
- 整体布局应简洁,适合插入论文。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fhpsp97YaFBIUPx0EbaYDvGh7CgMgwN6k%2F78922486-2288-41ff-b4fd-2ad57a745aa8%2F13bd335c-4284-418b-83a3-f002ed2565b3.png&w=3840&q=75)
请绘制一个垂直的、分阶段的特征选择算法流程图,风格类似于学术论文插图(浅色调,清晰线条)。该过程分为三个阶段,用水平线分隔: 阶段 1(快速筛选): 1. 输入:原始特征 X,目标变量 Y 2. 计算互信息 I(X_j; Y) (k近邻方法) 3. 按互信息降序排序 → F_sorted 4. 选择策略(并行分支): - 阈值策略:I ≥ τ - 数量策略:取前 k = β×d 个特征 5. 输出:S1, X1 阶段 2(mRMR + 马尔可夫毯): 1. 从 S1 开始,选择互信息最大的特征加入 S 2. mRMR 迭代: - 计算候选特征的边际 mRMR 分数 - 选择最高分并将其添加到 S 3. 马尔可夫毯筛选: - 对于 S 中的每个特征 X_i: - 找到满足 I(X_i; X_j) > τ_mb 且 I(X_j; Y) ≥ I(X_i; Y) 的 X_j - 如果找到,则移除 X_i 4. 输出:S2 阶段 3(PCBWOFS 优化): 1. 编码:二进制 b=[b_1,...,b_m] 2. 初始化(混合策略) 3. 适应度评估:适应度 = Acc - α·|b|/m 4. 繁殖和交叉: - 选择 → OR门交叉 → 上下文感知交叉 5. 同类相食策略:淘汰低适应度后代 6. 变异:位翻转 + 特征交换 7. 迭代更新种群,保留精英 8. 输出:最优特征子集 流程图元素要求: - 使用矩形框表示步骤,使用菱形框表示判断/分支 - 箭头指示流程方向 - 使用“阶段 1/2/3”标题标记三个阶段 - 整体布局应简洁,适合插入论文。