基本信息

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文档摘要

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全局和声算法驱动的特征选择：方法、应用与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域面临的关键挑战。机器学习和数据挖掘作为处理和分析数据的有效手段，在众多领域得到了广泛应用，如医疗诊断、金融风险预测、图像识别、自然语言处理等。然而，随着数据维度的不断增加，“维数灾难”问题日益凸显，这不仅增加了计算成本，还可能导致模型性能下降。

特征选择作为解决“维数灾难”问题的重要手段，旨在从原始特征集合中挑选出对模型预测最有帮助的特征子集。通过去除冗余和无关特征，特征选择能够有效降低数据维度，提高模型的性能和计算效率。