基于模拟退火算法和最近邻分类器识别率的特征选择方法

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为了提高分类器的识别率,提出一种基于模拟退火算法和最近邻类器识别率的特征选择方法。该方法采用特征度量中的准确性度量(分类器识别率),能直接评价特征组合的优劣,并结合改进的模拟退火算法使用,能确保收敛到近似全局最优解。仿真试验表明,该方法所求解的质量优于传统特征选择方法,并且有很强的噪声容忍性,有一定的工程实用价值。
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