基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法

？特征选择是机器学习及模式识别领域的重要问题之一。针对高维数据对象，特征选择不仅可以在保证数据完整性的情况下减少特征维数，还能够提高分类精度。文中提出了一种基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法，该方法将模拟退火算法嵌入到自适应遗传算法的循环体中，利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，并且能够使搜索过程避免陷入局部最优解的特点，解决了基本遗传算法收敛速度慢，时间复杂度高的缺点。实验结果表睨，在保证分类正确率的前提下，该方法有效提高了特征选择效率。