基于离散粒子群优化算法的高维数据特征选择分类方法研究.pdf

基于离散粒子群优化算法的高维数据特征选择分类方法研究 摘 要 在信息时代机器学习算法通常需要处理大量高维数据数据的维度高意味 着其含有大量的特征这通常给模型的建立带来困难例如分类问题或回归任务 高维数据中有大量特征是不相关或冗余的它们对训练模型的性能产生负面的影 响为了解决这一 问题特征的选择问题得到了广泛关注其旨在通过选择更小 的特征子集来提高分类测试的准确性特征选择是一个组合优化问题而粒子群