为解决特征选择算法在面向不同特性的数据集时完备性差的问题,提出一种基于信息共享的二次特征选择算法。基于信息共享的观念,利用两种传统特征选择算法得到预选特征子集,通过信息在人工鱼群算法和混合蛙跳算法中的传递,实现二次特征选择,得到最优的特征子集。实验结果表明,在不同分类器和不同数据集下,该方法可以减少特征空间维数,保证较好的分类准确率。
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