文档介绍：基于遗传算法的特征选择WhatWhyHow回答什么是遗传算法?什么是特征选择?遗传算法是模拟进化论,搜索优化问题最优解的一种算法。它采用群体搜索策略,一代一代逐步进化,直到收敛到问题的最优解。群体是个体的集合,个体模拟一个问题的一个解。关键问题:个体如何表示? 方法:问题编码如何产生下一代? 方法:遗传操作如何评价种群的质量? 方法:适应度函数What什么是特征选择?就是从一个特征集合中选择一个最优子集。,问题编码很简单,采用0-1编码即可。任何一个n元0-1串,都表示问题的一个解。、交叉、变异三种遗传操作产生下一代,前两种操作每一次都要用的,而第三种则不一定,但没有规则。选择是用来选择交叉的父本,交叉(模拟有性繁殖)产生新的个体,变异是某一位的变异。,对于特征选择问题可采用如下的类别可分离性准则,设计适应度函数。适应度函数为需要注意的是这种适应度函数,只适用于连续值数据库的情况。下面如何计算?Iris数据库选择的特征子集应使类内散度尽可能小,(i)和xl(j)分别为i类和j类中的D维特征向量,(xk(i),xk(j))为这两个向量间的距离,则类间平均距离为:其中,Pi和Pj为先验概率。通常采用欧氏距离:JD称为各类之间的平均平方距离。定义类均值向量为和总均值向量分别为:和