基于遗传算法的特征选择方法

特征提取广泛应用于模式识别、知识发现、机器学习等诸多领域,并受到了越来越多的关注犤1犦。对于一个给定的待分类模式,特征提取要求人们从大量的特征中选取一个最优特征子集,以代表被分类的模式。该文对特征提取这一组合优化及多目标优化问题提出了基于遗传算法的解决方法,把遗传算法作为识别或分类系统的“前端”,找出代表问题空间的最优特征子集,以大大降低分类系统的搜索空间,从而提高搜索效率。