一种新的混合特征选择方法RRK

提出一种新的基于包装方法和过滤器方法的混合特征选择算法RRK。该算法主要包括两个方面：①在特征预选阶段，提出一种基于ReliefF算法的特征加权算法NReliefF和降维算法DR，以实现特征加权并去掉不太重要的特征；②在特征选择阶段，把NReliefF算法和KNN算法结合起来，将预选特征作为输入，用分类正确率来选择最优特征。分别采用一个实际的乘员类型数据集和UCI上的imagine标准数据集进行了实验。实验结果表明，采用RRK后分类的效率和正确率都有明显提高。