一种基于闪电接触过程算法的特征选择方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于闪电接触过程算法的特征选择方法及系统，通过获取需要进行特征选择的训练样本集；生成样本标签维度的随机二进制数，根据所述二进制数对样本集进行特征抽取获得样本特征集；利用支持向量机(SVM)对所述样本特征集进行分类并得到分类准确度；利用所述准确度构造适应度函数并通过闪电接触过程算法对所述样本特征集进行特征选择。本发明利用支持向量机得到的分类准确度与所选特征个数计算适应度函数值，闪电接触过程算法利用该适应度值进行迭代优化，通过闪电接触过程算法进行特征选择，不需要对算法参数进行初始化，避免了参数选择对算法优化效果的影响，并能有效提高特征选择的效率与性能。