A Binary Water Wave Optimization Algorithm Applied to Feature Selection - Macêdo, Fagner; Barbosa, Gabriel; Rocha Neto, Ajalmar da (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2019: Anais do XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2019.9305, 2019)
Neste trabalho, o problema de seleção de características é abordado através da introdução de uma nova versão binária para o algoritmo Water Wave Optimization (WWO), chamada Binary Water Wave Optimization (BWWO). O WWO, em sua versão original, é utilizado apenas para resolver problemas de otimização contínuos. O método aqui proposto combina as características de otimização presentes no WWO juntamente com a velocidade de treinamento do algoritmo Optimum-Path Forest (OPF) a fim de providenciar um framework capaz de resolver problemas de seleção de características, que são problemas discretos, de forma eficaz. Para avaliar o desempenho do BWWO, uma análise comparativa é feita com métodos clássicos de redução de dimensionalidade, mais especificamente com Principal Component Analysis (PCA) e Linear Discriminant Analysis (LDA). Com base nos experimentos, pode-se afirmar que BWWO é uma alternativa válida para problemas de seleção de características.