基于禁忌搜索算法的特征选择方法研究

为了提高特征选择对分类结果的准确率,本文提出了一种基于禁忌搜索算法的特征选择方法。该方法利用禁忌搜索算法获得包含特征权值和特征选择向量的相对最优解,然后用得到的最优解向量对测试样本做出预测。实验结果表明,与现有的特征选择方法相比,该方法的分类准确率有了进一步的提高,并且缩短了特征选择的时间。