改进遗传算法的支持向量机特征选择解决方案介绍

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支持向量机是一种在统计学习理论的基础上发展而来的机器学习方法[1],通过学习类别之间分界面附近的精确信息,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以使类与类之间的间隔最大化,因而有较好的泛化性能和较高的分类准确率。由于支持向量机具有小样本、非线性、高维数、避免局部最小点以及过学习现象等优点,所以被广泛运用于故障诊断、图像识别、回归预测等领域。但是如果缺少了对样本进行有效地特征选择,支持向量机在分类时往往会出现训练时间过长以及较低的分类准确率,这恰恰是由于支持向量机无法利用混乱的样本分类信息而引起的,因此特征选择是分类问题中的一个重要环节。特征选择的任务是从原始的特征集合中去除对分类无用的冗余特征以及那些具有相似分类信息的重复特征,因而可以有效降低特征维数,缩短训练时间,提高分类准确率。

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