基于遗传算法与信息论的特征选择方法——运用遗传算法实现组合优化-MATLAB开发

简介：
本项目采用遗传算法结合信息论原理进行特征选择，利用MATLAB平台实现高效组合优化，旨在提高机器学习模型性能。 在时间序列预测或模式识别任务中，通常会应用信息论技术来选择变量，并且这些任务直接或间接地涉及最大化输入与输出数据之间的互信息。然而，在计算过程中需要估计联合概率分布以确定联合熵，这导致了大量的计算工作量。为了减少这种负担，可以基于最小冗余/最大相关性原则进行变量选择，从而在较低的计算成本下间接实现互信息的最大化。 尽管这种方法减轻了部分复杂度问题，但仍然存在组合优化挑战——即检查所有可能的变量组合的问题依旧需要大量的计算资源。鉴于此，在先前的工作中提出了简单的增量搜索方法以获取近似最优解。然而由于现有技术的局限性，我们开发了一种使用遗传算法进行组合优化的方法。 该代码采用三个参数：所需选择的特征数量（feat_numb）、矩阵X（其中每一列代表一个特征向量样本）以及目标数据y（它是一个行向量）。输出结果将提供最佳特征集中的各个特征索引，这些索引不反映其重要性的顺序。