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提出一种基于免疫克隆多目标优化算法的特征选择方法，先将非监督特征选择问题归结为多目标优化问题，然后构造相应的问题模型和目标函数．最后，采用免疫克隆多目标优化算法，通过增加相关特征的显著性，减小不相关特征的显著性来实现每个特征显著性的优化，达到特征选择的目的．UCI数据集的仿真实验表明，该算法降低了错误识别率，验证了其在非监督特征选择中的应用潜力．