基于最大相关最小冗余和改进花授粉算法的特征选择方法

摘要

本发明提供一种基于最大相关最小冗余和改进花授粉算法的特征选择方法。该方法包括：步骤1、采用基于最大相关最小冗余算法的特征排序策略和反向学习对种群中的N个个体进行随机初始化；步骤2、采用设定的适应度函数计算所述种群中每个个体的适应度值，将种群中适应度值最大的个体作为全局最优解；步骤3、采用改进的花授粉算法更新种群，并更新种群中每个个体的适应度值，更新种群中的全局最优解；步骤4、以步骤3作为一次迭代，重复进行步骤3，直至当前迭代次数达到设定的迭代次数。本发明可以获得较高的准确性和较低的时间消耗。