【摘 要】
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在分类中,特征选择一直是一个重要而又困难的问题.最近的研究表明,森林优化特征选择算法（FSFOA）具有更好的分类性能及较好的维度缩减能力.然而,初始化阶段的随机性、更新机制上
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170314,61272208);吉林省自然科学基金(20140101200JC)~~
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在分类中,特征选择一直是一个重要而又困难的问题.最近的研究表明,森林优化特征选择算法（FSFOA）具有更好的分类性能及较好的维度缩减能力.然而,初始化阶段的随机性、更新机制上的局限性及局部播种阶段新树的劣质性严重限制了该算法的分类性能和维度缩减能力.该文采用一种新的初始化策略和更新机制,并在局部播种阶段加入贪婪策略,形成特征选择算法IFSFOA,在最大化分类性能的同时,最小化特征个数.实验阶段,IFSFOA使用SVM,J48和KNN分类器指导学习过程,通过机器学习数据库UCI上的小维、中维、高维数据集进行
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