[发明专利]一种基于森林算法的特征选择方法、装置及系统

摘要

本发明公开了一种基于森林算法的特征选择方法、装置及系统。方法包括初始化数据集，确定每个特征子集大小；遍历数据集中所有特征，将所有特征进行分组；计算每个特征子集需添加的邻居特征子集数量，将邻居特征子集加入数据集；提取部分特征子集构建候选集；选择候选集中的部分特征子集，遍历该部分特征子集，将该部分特征子集加入数据集；确定数据集的最优特征子集，继续计算最优特征子集需添加的邻居特征子集数量，满足迭代次数时停止，得到全局最优特征子集。本发明能保证数据集中每个特征子集具有较高的质量，很大程度上减少了寻找最优特征子集的迭代次数加快算法的搜索效率，提高分类的准确率。