基于相对分类信息熵的进化特征选择算法

摘要

针对离散值数据集特征选择问题,提出基于相对分类信息熵的进化特征选择算法.使用遗传算法搜索最优特征子集,使用相对分类信息熵度量特征子集的重要性.以相对分类信息熵作为适应度函数,使用二进制编码问题的解,使用赌轮方法选择产生下一代个体,实验表明文中算法在测试精度上优于其它方法,此外还从理论上证明文中算法的可行性.