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公开(公告)号：CN105718943A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610034479.X
申请日：2016-01-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的特征选择方法，步骤1、将输入的数据集进行预处理，分成训练集和测试集；步骤2、确定待优化参数及基于特定的特征选择方法适应度函数，建立并初始化第一代粒子群，进行迭代；步骤3、根据适应度函数，计算每个粒子的适应度、个体最优位置以及所有粒子的全局最优位置；步骤4、利用粒子群的迭代公式更新每个粒子的速度和位置向量，更新每个粒子的个体最优位置和所有粒子的全局最优位置；步骤5、重复步骤2～步骤4，直至达到最大迭代次数；步骤6、输出最优解。本发明基于粒子群优化算法的特征选择方法将被选择的特征数目引入到适应度函数中，不仅能够提高分类的精度,同时还能减少被选择特征的数目。
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