一种基于(m+λ)-ES进化策略的特征选择方法

特征选择是模式识别和数据挖掘等研究领域的一个热点。提出了一种新的特征选择方法FeBES ( Feature Selection Based on (m+λ)-ES Evolutionary Strategy)，它以遗传算法为基础，以定义的最优特征集的评价准则为适应度函数，采用(m+λ)-ES进化策略挑选出一组较高质量的特征子集。仿真实验结果表明了该方法的有效性。