一种基于特征可信度的高效特征选择方法

摘要

本发明公开了一种基于特征可信度的高效特征选择方法，本发明提出的特征可信度来源于两个方面。一是特征和目标类别的权值，从数据集中随机挑选出样本，从该随机样本的同类和不同类样本实例集中分别找出k个与该随机样本最近邻的样本，然后计算特征全集中每个特征对于目标类别的权值，表示特征与目标类别之间相关度。二是迭代历史信息中各个特征的选择概率，在粒子群更新N次的历史信息中，如果第d个特征多次被选中，则说明该特征很大程度上能使适应度值增加，因此粒子p在第d维度位置更新的时候引入历史更新信息的影响。该发明在保证准确率的同时相对于标准BPSO优化方法有更高的搜索效率和更快的收敛速度。