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为了提高数据挖掘中从高维特征空间选择最优特征子集预测效果,构建得到了一种改进后的遗传算法来完成特征选择过程,并加入了多模型融合的分析方法,采用多点位交叉算法研究了不同特征组合产生的预测结果。测试结果显示此算法能够筛选得到和目标变量具有最大相关度以及可以高效区分目标值的特征。当特征维数减少后,预测算法所需的运行时间也显著降低。