[发明专利]基于改进SVM-RFE的特征选择方法

摘要

本发明公开了基于改进SVM‑RFE的特征选择方法，涉及数据挖掘技术领域；具体包括如下步骤：特征的稳定性评分；特征子集的选择；当前训练样本集合X，迭代删除特征比为t，当前特征集合为F；初始时，F包含所有特征，FS为空，交叉验证倍数为d,初始准确率c_acc＝0.0；特征子集的评价；如果当前特征集合F不为空，对于每一类样本集Xj＝{x|x∈X,Label(x)＝j}统计该类样本的个数θj。本发明能够获得较优的特征子集，挑选出更优的特征子集，达到分类精度最高和特征子集个数最少的目的，结合贪心策略，可以自定义搜索的步长，能够较好地确定特征维度，并及时终止特征选择过程。