【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习与数据挖掘，具体是一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法。
技术介绍
1、在大数据时代背景下，随着数据收集技术的不断革新，数据分析的复杂性迅速攀升，数据维度的爆炸性增长成为引发过拟合现象的重要诱因之一。例如在医疗数据挖掘中，数据集中存在很多冗余及不相关的特征，这些特征不仅可能会影响数据采集与处理的效率，还可能对挖掘结果的准确性造成负面影响，需要对数据进行挖掘。在机器学习领域，特征选择是机器学习中分类、回归和数据挖掘中至关重要的预处理步骤，特征选择的目的是利用一种选择方法，删除数据集中冗余和不相关的特征，找到最优特征子集，它不仅能降低数据维度、提高机器学习算法的效率，还能从原始数据集中选出对分类器分类性能最有用的特征，提高其分类精度。
2、传统的特征选择技术，诸如过滤式、包装式和嵌入式方法，在处理海量数据集时往往面临计算资源消耗大、参数调优复杂等挑战。相比之下，启发式搜索算法以其群体迭代搜索的机制展现出独特优势，这类算法模型设计直观、编程实现便捷、所需调整参数有限，并具备强大的优化搜索能力，因此，在处理...
【技术保护点】
1.一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：依据步骤S1，获取数据集中待选取特征的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：依据步骤S2，所述佳点集策略初始化种群方法如下所示：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：依据步骤S3，所述适应度值的计算方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：依据步骤s1，获取数据集中待选取特征的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：依据步骤s2，所述佳点集策略初始化种群方法如下所示：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：依据步骤s3，所述适应度值的计算方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于改进雪消融优化算法的特征选择方法，其特征在于：依据步骤s4，精英池数组中的某一随机元素与所述种群中精英个体...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵婧，史明上，杨雨田，蔡伟斌，李佳，熊瑞雪，
申请(专利权)人：西京学院，
类型：发明
国别省市：
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