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公开(公告)号：CN118861612A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410907596.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/2111
Abstract: 本发明公开了一种面向高维数据的特征选择方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：将待处理的高维数据集中的多个不同的特征子集作为多个个体，构建初始种群，构建初始种群；对初始种群进行迭代进化，得到最优个体，得到最优的特征子集。本发明采用了层级化的种群模式，在进化过程中，来自较高层次的个体为较低层次的个体提供指导，从而探索数据集特征之间潜在的组合效应。其次，当种群中的所有个体都不包含某个特征时，可以动态地缩小搜索空间；当所有个体都包含某种特征组合时，可以帮助算法摆脱特定特征组合的控制并跳出局部最优。本发明可以在较短的运行时间内实现特征集的简化，并具有较高的分类精度。
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