一种改进粒子群算法的混合特征选择方法

本发明公开了一种改进粒子群算法的混合特征选择方法，包括以下步骤：采用基于不平衡类的动态聚类方法完成对高维数据的降维，将高维特征划分为不同类的特征簇集合；通过采样特征初始化策略初始化两个粒子数相同但目标函数不同的PSO种群；利用双目标双种群协同进化PSO算法完成最终特征子集的筛选。提出了一种新颖的基于不平衡类的动态聚类方法，提出了一种基于PSO的双种群双焦点多元选择协同进化算法，设置了基于档案的PSO多方向搜索策略更新粒子位置。档案用于存储目标函数值相同但特征组合不同的最优解，在更新粒子的速度时，考虑档案中的不同最优解，为粒子的进化提供了多方向指引，探索更多具有潜在价值的区域，降低陷入局部最优的概率。