ReliefF-MFO多标签特征选择算法

为解决启发式算法在多标签特征选择中可以达到较好效果但效率很低的问题,提出一种基于启发式算法的混合特征选择算法。使用ReliefF方法去除不相关特征,采用MFO算法进行特征子集寻优,提高分类器性能的同时达到较高的效率。将所提方法应用于多个典型多标签数据集分类问题并与现有启发式特征选择方法进行对比,实验结果表明了所提算法的有效性。