免疫克隆选择法：特征选择新策略

本文主要探讨了"基于克隆选择原理的封装与过滤相结合的特征选择方法"这一主题，由作者韩绍卿、李夕海和刘代志提出。针对多峰分布特征选择问题，他们提出了一种创新策略，即结合免疫克隆选择算法的优势，解决特征空间维度过高的问题，这是模式识别中的关键挑战。他们的方法旨在通过封装式和过滤式的优点互补，通过免疫克隆选择算法寻找全局最优特征组合，这种方法避免了封装式方法对学习算法高度依赖的缺点，同时保持了过滤式方法的高效性和通用性。 封装式特征选择依赖于识别率作为评估标准，虽然能提供较高的识别精度，但计算成本较高，对学习算法的改变敏感。而过滤式特征选择则使用类别可分性判据，如基于类间距离、概率分布或熵函数，其优点在于搜索效率高且独立于后续学习算法，但可能牺牲部分分类精度。本文的方法通过免疫克隆选择算法实现了局部化和全局优化，能够在保持识别精度的同时显著降低特征维数，从而有效缓解了"维数灾难"问题。 实验结果显示，这种新型的特征选择方法不仅减少了特征维度，提高了模型的效率，而且在一定程度上提升了识别的准确性。这种方法的发展是对现有特征选择技术的重要补充，特别是在处理复杂数据集和多种评估标准需求时，具有良好的实用性和适应性。尽管直接穷举搜索方法理论上能找到最优解，但在实际应用中可能会遇到计算复杂度的问题，而本文的方法通过巧妙地融合两种策略，找到了一个平衡点，使得特征选择过程既高效又准确。这项工作为特征选择领域的研究提供了一个新颖且实用的解决方案。