一种基于粒子群优化的知识共享多任务特征选择方法

本发明公开了一种基于粒子群优化的知识共享多任务特征选择方法，属于机器学习与高维数据特征选择领域，包括以下步骤：S1、删除不相关特征步骤：利用阈值删除策略去除原始特征集中的不相关特征，生成相关特征子集；S2、多任务生成步骤：构建两个具有不同问题搜索空间的子任务，分别为子任务1和子任务2；S3、多任务优化步骤：采用粒子群优化算法处理搜索空间任务，在优化过程中执行基于特征簇映射的知识转移策略，实现全局搜索与局部聚焦互补。本发明采用上述的一种基于粒子群优化的知识共享多任务特征选择方法，通过降低搜索空间和个体评估代价降低算法的计算代价，提升效率与子集代表性；通过知识转移实现知识的互补，提高特征选择的准确性。