一种基于参考点非支配排序遗传算法的多目标特征选择方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于参考点非支配排序遗传算法的多目标特征选择方法及系统，涉及数据挖掘和机器学习领域，该方法是一种基于包装器结构的五个目标优化算法，旨在最大程度地提高分类器的分类精度，最大程度地减少分类特征数量，以及优化三个基于熵的相关性、冗余度和互补性度量。五个目标的优化扩大了搜索空间，从而使该方法能够生成大量的帕累托有效解。该方法在保证分类性能的同时，能够针对不同基数级别识别出所有具有同等信息的特征子集。并搭建了一个计算系统来执行该方法。