摘要：
针对大多已有基于【K】近邻和遗传算法的特征选择方法中没有考虑各个特征的重要度不同，并且容易出现过早收敛，特别是局部最优解问题，提出了一种基于自调优自适应遗传算法的WKNN公司特征选择方法。该方法使用WKNN公司算法预测样本的类别，为每个特征分配一个权重来衡量特征的分类能力，然后采用自调优自适应遗传算法，对变异率、种群规模和收敛阈值进行参数调整，在迭代进化过程中搜索最优特征权重向量。为了评价该方法的有效性，与已有7种特征选择方法在5个标准数据集上进行了比较。实验结果表明，该方法是有效的，且具有较高的分类性能。
陈倩茹，李雅丽，许科全，刘铱龙，王淑琴. 自调优自适应遗传算法的WKNN公司特征选择方法[J] ●●●●。，2021, 57(20): 164-171.
陈倩茹、李亚丽、徐克全、刘一龙、王淑琴。基于自调整自适应遗传算法的WKNN特征选择方法[J]。计算机工程与应用，2021，57（20）：164-171。
