Novel binary walrus optimization algorithms BWaOA and BWaOA-C with crossover operator for feature selection in high-dimensional data

Abstract Redundant and irrelevant features in high-dimensional datasets hinder the development of efficient machine learning models. Most existing Feature Selection (FS) algorithms are developed based on either embedded or filter techniques, which makes it challenging to identify the highly discrimi...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Discover Computing Ročník 28; číslo 1; s. 1 - 45
Hlavní autoři:	Farid Ayeche, Adel Alti
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Springer 27.10.2025
Témata:	Binary walrus optimization algorithm Classification Feature selection K-Nearest neighbor Machine learning
ISSN:	2948-2992
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!