摘要：
本文将集成特征选择问题建模为具有两个目标的帕累托优化问题，提出一种类型的异构集成特征选择算法 PEFS。首先采用两种聚合方法对四种不同 FS 方法得到的结果进行组合，接着使用双目标优化来评估这些结果，最后根据非优势特征在双目标空间中的拥挤距离进行排序。该方法平衡了关联度和冗余性两种不同的 FS 方法，对相关性最大、冗余最少的特征给出更高的排序。实验使用了 7 个真实的数据集，将 PEFS 与一些基本的 FS 算法和集成 FS 算法进行比较，结果表明本文提出的方法在 acc、F1 和运行时间上比其他方法更好。 阅读全文